ABUSE.MOM
ОТЧЁТ ОБ УГРОЗЕ

Отчёт по IP-адресу
167.99.88.87

ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН

Сформирован: 2026-10-26 05:13:49
Первое появление: 2026-06-09 12:45:37
Последнее появление: 2026-06-15 00:05:00
85

⛔ Вердикт: БЛОКИРОВКА

Данный IP-адрес классифицирован как источник автоматизированной вредоносной активности. Оценка угрозы: 85/100. Всего зафиксировано вредоносных запросов: 151.

01

Геолокация и классификация

IP-адрес
167.99.88.87
Тип
Hosting
Страна
🇬🇧 United Kingdom
Город
Slough
Провайдер
DigitalOcean, LLC
Организация
DigitalOcean, LLC
Автономная система
AS14061 DigitalOcean, LLC
Кол-во запросов
151
02

Сработавшие сигнатуры

СигнатураОписаниеБаллыОпасность
Malicious ActivityПоведенческая аномалия обнаружена автоматически+0
Σ = 0
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

2026-06-09 12:45:37
Обнаружен первый вредоносный запрос
IP поставлен на мониторинг по данным логов
В ходе наблюдения
Сработало несколько сигнатур обнаружения
Malicious Activity
2026-06-15 00:05:00
Зафиксирован последний вредоносный запрос
Итоговый балл: 85/100
Следующий цикл
IP заблокирован — все последующие запросы отклоняются (HTTP 403)
Добавлен в чёрный список автоматически
05

Сетевой провайдер

DigitalOcean, LLC
AS14061 · 🇬🇧 United Kingdom

Мы обнаружили 7023 вредоносных IP в этой автономной системе.

Все IP из AS14061 →
06

Рекомендации

Предпринятые и рекомендуемые меры

  • IP 167.99.88.87 заблокирован на уровне приложения (HTTP 403)
  • Рекомендуется блокировка на уровне файрвола (iptables/CSF)
  • В подсети /24 обнаружены другие вредоносные IP — рассмотрите блокировку 167.99.88.0/24
  • Направьте жалобу провайдеру через abuse-контакт
  • Убедитесь, что файлы (.env, .git, бэкапы) недоступны из веба

⚙️ Защитные рекомендации

Заблокируйте 167.99.88.87 на сетевом периметре. Внедрите эшелонированную защиту, комбинируя блокировку IP с защитой на уровне приложений.

07

Соседи в 167.99.88.0/24

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

09

Статус в чёрных списках (DNSBL)

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

✓ Чист
zen.spamhaus.org
✓ Чист
dnsbl.dronebl.org
✓ Чист
spam.dnsbl.sorbs.net
✓ Чист
b.barracudacentral.org
✓ Чист
psbl.surriel.com
✓ Чист
bl.blocklist.de
✓ Чист
cbl.abuseat.org

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

10

Анализ угрозы

167.99.88.87 получил оценку угрозы 85/100 (Критический). С такой оценкой IP попадает в критическую зону — в число наиболее опасных адресов в нашей базе мониторинга.

📊 Threat Analysis

Наша инфраструктура мониторинга идентифицировала 167.99.88.87, геолоцированный в Slough, United Kingdom, работающий в сети DigitalOcean, LLC, как источник подозрительной сетевой активности. За период в 5 дней этот IP сгенерировал 151 вредоносных запросов, в среднем ~30.2 запросов в день. Этот адрес принадлежит дата-центру или облачному хостингу. Хостинговые IP часто используются злоумышленниками, арендующими дешёвые VPS специально для проведения атак. С 3,204 отмеченными адресами United Kingdom представляет крупным присутствие в нашей базе угроз. При 85/100 этот IP требует немедленных защитных действий.

Этот IP принадлежит хостинг-провайдеру или дата-центру. Вредоносный трафик из хостинг-инфраструктуры часто исходит от взломанных VPS, арендованных серверов для сканирования или злоупотребления бесплатными облачными аккаунтами.

11

Связанные угрозы

🇬🇧 Топ угроз из United Kingdom

45.86.203.126 (350)45.138.12.41 (350)91.230.225.114 (350)45.138.12.46 (350)185.192.71.72 (350)Смотреть все →

🏢 Та же сеть: AS14061

129.212.237.216 (308)168.144.34.140 (295)170.64.203.182 (280)159.223.199.244 (280)168.144.130.251 (280)Смотреть все →
12

Аналитика безопасности

💡 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.

💡 Botnet Command and Control Evolution

Botnet C2 infrastructure has evolved from centralized IRC channels to resilient peer-to-peer networks, domain generation algorithms, and blockchain-based communication. This evolution makes botnet takedowns increasingly difficult and expensive.

🔍 Проверить любой IP-адрес

Поделиться отчётом: