ABUSE.MOM
ОТЧЁТ ОБ УГРОЗЕ

Отчёт по IP-адресу
147.53.121.193

ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН

Сформирован: 2026-05-27 19:29:24
Первое появление: 2026-04-02 00:00:08
Последнее появление: 2026-04-02 00:00:08
105

⛔ Вердикт: БЛОКИРОВКА

Данный IP-адрес классифицирован как источник автоматизированной вредоносной активности. Оценка угрозы: 105/100. Всего зафиксировано вредоносных запросов: 1.

DANGER_PATHRATIO_404REDIRECT_PROBEREFERER
01

Геолокация и классификация

IP-адрес
147.53.121.193
Тип
Residential
Страна
🇺🇸 United States
Город
Dallas
Провайдер
Blazing SEO
Организация
Emeigh Investments LLC
Автономная система
AS20001 Charter Communications Inc
Кол-во запросов
1
02

Сработавшие сигнатуры

СигнатураОписаниеБаллыОпасность
Danger medium hits: 6Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации+60
404 ratio 40-60%Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов+15
Probe pattern 302->404 same pathПоведенческая аномалия обнаружена автоматически+20
Foreign referer seenReferer с постороннего внешнего домена+10
Σ = 105
03

Зафиксированная активность

Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.

[redacted]
GET
/
200
Показано запросов: 1 · HTTP 404: 0 · Опасных паттернов: 0

* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.

04

Хронология

2026-04-02 00:00:08
Обнаружен первый вредоносный запрос
IP поставлен на мониторинг по данным логов
В ходе наблюдения
Сработало несколько сигнатур обнаружения
Danger medium hits: 6 (+60), 404 ratio 40-60% (+15), Probe pattern 302->404 same path (+20)
2026-04-02 00:00:08
Зафиксирован последний вредоносный запрос
Итоговый балл: 105/100
Следующий цикл
IP заблокирован — все последующие запросы отклоняются (HTTP 403)
Добавлен в чёрный список автоматически
05

Сетевой провайдер

Blazing SEO
AS20001 · 🇺🇸 United States
06

Рекомендации

Предпринятые и рекомендуемые меры

  • IP 147.53.121.193 заблокирован на уровне приложения (HTTP 403)
  • Рекомендуется блокировка на уровне файрвола (iptables/CSF)
  • В подсети /24 обнаружены другие вредоносные IP — рассмотрите блокировку 147.53.121.0/24
  • Направьте жалобу провайдеру через abuse-контакт
  • Убедитесь, что файлы (.env, .git, бэкапы) недоступны из веба

🔎 Защита от сканирования каталогов

IP 147.53.121.193 перебирает директории. Настройте fail2ban джейл apache-404 после 10+ ошибок 404. Отключите листинг директорий. Унифицируйте все ответы 404.

07

Соседи в 147.53.121.0/24

Другие заблокированные IP из той же подсети /24 — признак систематического злоупотребления.

08

Открытые порты и сервисы

Данные сетевой разведки Shodan. Открытые порты могут указывать на работающие сервисы, неправильную конфигурацию или поверхность атаки.

ОТКРЫТЫЕ ПОРТЫ (2)
PortServiceRiskDescription
4444UnknownLowService on port 4444
8000UnknownLowService on port 8000
ИЗВЕСТНЫЕ УЯЗВИМОСТИ (CVE) (27)
CVE IDLink
CVE-2024-37894NVD →
CVE-2023-46728NVD →
CVE-2022-41317NVD →
CVE-2023-49288NVD →
CVE-2021-31807NVD →
CVE-2021-33620NVD →
CVE-2021-46784NVD →
CVE-2022-41318NVD →
CVE-2023-46847NVD →
CVE-2025-54574NVD →
CVE-2021-31806NVD →
CVE-2024-25617NVD →
CVE-2021-28652NVD →
CVE-2024-25111NVD →
CVE-2021-28116NVD →
CVE-2023-46724NVD →
CVE-2023-50269NVD →
CVE-2021-31808NVD →
CVE-2023-5824NVD →
CVE-2025-59362NVD →
CVE-2023-49285NVD →
CVE-2024-45802NVD →
CVE-2025-62168NVD →
CVE-2021-28651NVD →
CVE-2023-46846NVD →
+2 ещё

🔴 На этом хосте обнаружено 27 известных CVE, связанных с его открытыми сервисами. Такой объём указывает на крайне устаревшее ПО. Проверьте каждую CVE в базе NVD.

ОБНАРУЖЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
squid-cache:squid:4.14
Hostnames: host-147-53-121-193.static.sprious.com
PTR: host-147-53-121-193.static.sprious.com

Источник: Shodan InternetDB. Сканирование независимо от abuse.mom.

09

Статус в чёрных списках (DNSBL)

Этот IP проверен по основным DNS-чёрным спискам, используемым почтовыми серверами и файрволами по всему миру.

✓ Чист
ix.dnsbl.manitu.net
✓ Чист
dnsbl.sorbs.net
✓ Чист
zen.spamhaus.org
✓ Чист
dnsbl-1.uceprotect.net
✓ Чист
bl.spamcop.net
✓ Чист
b.barracudacentral.org
✓ Чист
truncate.gbudb.net
✓ Чист
psbl.surriel.com

Проверено: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect. Результаты могут меняться.

10

Анализ угрозы

147.53.121.193 получил оценку угрозы 105/100 (Критический). Столь высокий балл характеризует критического агента угрозы. Этот адрес демонстрирует устойчивое агрессивное вредоносное поведение по множеству векторов обнаружения.

Обнаружены следующие категории атак:

Перебор путей

📊 Threat Analysis

Сетевой трафик от 147.53.121.193, расположенного в Dallas, United States, работающий в сети Blazing SEO, классифицирован как вредоносный нашей автоматической системой оценки угроз. За период в 1 дней этот IP сгенерировал 1 вредоносных запросов, в среднем ~1 запросов в день. Это жилой IP-адрес, что указывает на скомпрометированное домашнее устройство — роутер, умное устройство или заражённую рабочую станцию, участвующую в ботнете. IP демонстрирует поведение перебора директорий, систематически запрашивая несуществующие пути для обнаружения скрытых файлов и неправильно настроенных ресурсов. Наши записи показывают 201 вредоносных IP, исходящих из United States, что позиционирует её как значительным источник глобальной угрозы. При 105/100 это крайне высокорисковый адрес. Весь трафик следует считать враждебным.

Этот IP классифицирован как жилой (residential), что может означать скомпрометированное домашнее устройство, участник IoT-ботнета или заражённый ПК. Владелец обычно не знает о вредоносной активности.

11

Связанные угрозы

🇺🇸 Топ угроз из United States

104.28.246.115 (350)104.28.246.113 (340)104.28.246.116 (340)104.28.235.58 (340)104.28.246.122 (340)Смотреть все →

🏢 Та же сеть: AS20001

147.53.118.71 (205)167.160.78.163 (205)168.91.41.80 (200)138.229.100.203 (200)168.91.41.81 (175)Смотреть все →
12

Аналитика безопасности

💡 Credential Stuffing at Scale

Credential stuffing uses stolen username-password pairs from data breaches to attempt logins across many websites. Since users frequently reuse passwords, these automated attacks achieve success rates of 0.1-2%, which translates to thousands of compromised accounts from millions of attempts.

💡 Machine Learning in Threat Detection

Machine learning models analyze vast amounts of network traffic to identify attack patterns invisible to rule-based systems. Supervised models classify known attack types while unsupervised models detect anomalies that may indicate novel threats.

🔍 Проверить любой IP-адрес

Поделиться отчётом: