Отчёт по IP-адресу
181.66.137.54
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
Геолокация и классификация
Сработавшие сигнатуры
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Directory Scan | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +0 |
Зафиксированная активность
Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Хронология
Рекомендации
Предпринятые и рекомендуемые меры
- IP 181.66.137.54 заблокирован на уровне приложения (HTTP 403)
- Рекомендуется блокировка на уровне файрвола (iptables/CSF)
- Убедитесь, что файлы (.env, .git, бэкапы) недоступны из веба
⚙️ Защитные рекомендации
Заблокируйте 181.66.137.54 на сетевом периметре. Внедрите эшелонированную защиту, комбинируя блокировку IP с защитой на уровне приложений.
Статус в чёрных списках (DNSBL)
Этот IP проверен по основным DNS-чёрным спискам, используемым почтовыми серверами и файрволами по всему миру.
Проверено: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect. Результаты могут меняться.
Анализ угрозы
181.66.137.54 получил оценку угрозы 60/100 (Высокий). IP оценивается как угроза высокого уровня. Сетевым администраторам следует создать правила блокировки и отслеживать любые подключения с этого адреса.
📊 Threat Analysis
Наша инфраструктура мониторинга идентифицировала 181.66.137.54, геолоцированный в Lima, PE, работающий в сети Telefonica del Peru S.A.A., как источник подозрительной сетевой активности. Адрес был активен 13 дней в нашей системе мониторинга, произведя 99 подозрительных запросов со скоростью ~7.6/день. PE в настоящее время составляет 37 заблокированных IP в нашей базе данных, что делает её заметным источником вредоносного трафика. При 60/100 этот IP представляет реальную угрозу. Внедрите ограничение частоты с эскалацией до блокировки.
Связанные угрозы
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.
💡 TLS Certificate Misconfigurations
Expired, self-signed, or misconfigured TLS certificates create security vulnerabilities and trust issues. Certificate monitoring, automated renewal through ACME protocols, and proper certificate chain configuration prevent both security gaps and service disruptions.