ABUSE.MOM
ОТЧЁТ ОБ УГРОЗЕ

Отчёт по IP-адресу
187.68.17.76

ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН

Сформирован: 2026-05-22 13:12:29
Первое появление: 2026-03-06 05:00:08
Последнее появление: 2026-03-06 05:00:08
68

⛔ Вердикт: БЛОКИРОВКА

Данный IP-адрес классифицирован как источник автоматизированной вредоносной активности. Оценка угрозы: 68/100. Всего зафиксировано вредоносных запросов: 1.

DANGER_PATHRATIO_404METHOD
01

Геолокация и классификация

IP-адрес
187.68.17.76
Тип
Residential
Страна
🇧🇷 Brazil
Город
Belo Horizonte
Провайдер
Claro S/A
Организация
Claro S/A
Автономная система
AS22085 Claro S/A
Кол-во запросов
1
02

Сработавшие сигнатуры

СигнатураОписаниеБаллыОпасность
Danger strong hits: 1Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты+25
Danger medium hits: 1Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации+10
404 ratio >= 60%Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов+25
POST requests presentПоведенческая аномалия обнаружена автоматически+8
Σ = 68
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

2026-03-06 05:00:08
Обнаружен первый вредоносный запрос
IP поставлен на мониторинг по данным логов
В ходе наблюдения
Сработало несколько сигнатур обнаружения
Danger strong hits: 1 (+25), Danger medium hits: 1 (+10), 404 ratio >= 60% (+25)
2026-03-06 05:00:08
Зафиксирован последний вредоносный запрос
Итоговый балл: 68/100
Следующий цикл
IP заблокирован — все последующие запросы отклоняются (HTTP 403)
Добавлен в чёрный список автоматически
05

Сетевой провайдер

Claro S/A
AS22085 · 🇧🇷 Brazil
06

Рекомендации

Предпринятые и рекомендуемые меры

  • IP 187.68.17.76 заблокирован на уровне приложения (HTTP 403)
  • Рекомендуется блокировка на уровне файрвола (iptables/CSF)
  • Направьте жалобу провайдеру через abuse-контакт
  • Убедитесь, что файлы (.env, .git, бэкапы) недоступны из веба

🔎 Защита от сканирования каталогов

IP 187.68.17.76 перебирает директории. Настройте fail2ban джейл apache-404 после 10+ ошибок 404. Отключите листинг директорий. Унифицируйте все ответы 404.

09

Статус в чёрных списках (DNSBL)

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

⛔ В СПИСКЕ
Spamhaus ZEN

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

10

Анализ угрозы

187.68.17.76 получил оценку угрозы 68/100 (Высокий). Данная оценка указывает на высокую серьёзность угрозы. IP продемонстрировал чёткие паттерны вредоносного поведения, требующие немедленных защитных мер.

Обнаружены следующие категории атак:

Перебор путей

📊 Threat Analysis

Наша инфраструктура мониторинга идентифицировала 187.68.17.76, геолоцированный в Belo Horizonte, Brazil, работающий в сети Claro S/A, как источник подозрительной сетевой активности. В течение 1-дневного окна наблюдения мы зафиксировали 1 враждебных запросов с этого IP — примерно 1 в день в среднем. Это жилой IP-адрес, что указывает на скомпрометированное домашнее устройство — роутер, умное устройство или заражённую рабочую станцию, участвующую в ботнете. Обнаружено активное сканирование путей — этот IP зондирует сотни распространённых имён файлов и директорий. С 103 отмеченными адресами Brazil представляет значительным присутствие в нашей базе угроз. Оценка 68/100 требует активного мониторинга и ограничения частоты. Полная блокировка рекомендована для критичных систем.

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 Brazil

173.245.211.6 (293)20.206.78.203 (283)20.197.194.128 (280)20.197.233.108 (280)20.226.83.230 (280)Смотреть все →

🏢 Та же сеть: AS22085

179.241.220.19 (103)189.95.6.85 (68)Смотреть все →
12

Аналитика безопасности

💡 API Abuse and Enumeration

Modern attacks increasingly target APIs rather than traditional web interfaces. Attackers enumerate endpoints, test for broken authentication, and exploit excessive data exposure. API attacks are harder to detect as they mimic legitimate programmatic access patterns.

💡 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: