ABUSE.MOM
ОТЧЁТ ОБ УГРОЗЕ

Отчёт по IP-адресу
213.204.92.54

ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН

Сформирован: 2026-05-27 06:55:08
Первое появление: 2026-03-08 05:00:05
Последнее появление: 2026-03-08 05:00:05
103

⛔ Вердикт: БЛОКИРОВКА

Данный IP-адрес классифицирован как источник автоматизированной вредоносной активности. Оценка угрозы: 103/100. Всего зафиксировано вредоносных запросов: 2.

DANGER_PATHMETHOD
01

Геолокация и классификация

IP-адрес
213.204.92.54
Тип
Residential
Страна
🇱🇧 LB
Город
Aanjar
Провайдер
TerraNet sal
Организация
Unknown
Автономная система
AS39010 TerraNet sal
Кол-во запросов
2
02

Сработавшие сигнатуры

СигнатураОписаниеБаллыОпасность
Danger strong hits: 3Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты+75
Danger medium hits: 2Запросы к админ-панелям, файлам конфигурации+20
POST requests presentПоведенческая аномалия обнаружена автоматически+8
Σ = 103
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

2026-03-08 05:00:05
Обнаружен первый вредоносный запрос
IP поставлен на мониторинг по данным логов
В ходе наблюдения
Сработало несколько сигнатур обнаружения
Danger strong hits: 3 (+75), Danger medium hits: 2 (+20), POST requests present (+8)
2026-03-08 05:00:05
Зафиксирован последний вредоносный запрос
Итоговый балл: 103/100
Следующий цикл
IP заблокирован — все последующие запросы отклоняются (HTTP 403)
Добавлен в чёрный список автоматически
05

Сетевой провайдер

TerraNet sal
AS39010 · 🇱🇧 LB
06

Рекомендации

Предпринятые и рекомендуемые меры

  • IP 213.204.92.54 заблокирован на уровне приложения (HTTP 403)
  • Рекомендуется блокировка на уровне файрвола (iptables/CSF)
  • В подсети /24 обнаружены другие вредоносные IP — рассмотрите блокировку 213.204.92.0/24
  • Направьте жалобу провайдеру через abuse-контакт
  • Убедитесь, что файлы (.env, .git, бэкапы) недоступны из веба

⚙️ Защитные рекомендации

Заблокируйте 213.204.92.54 на сетевом периметре. Внедрите эшелонированную защиту, комбинируя блокировку IP с защитой на уровне приложений.

07

Соседи в 213.204.92.0/24

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.

⛔ В СПИСКЕ
Spamhaus ZEN

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

10

Анализ угрозы

213.204.92.54 получил оценку угрозы 103/100 (Критический). С такой оценкой IP попадает в критическую зону — в число наиболее опасных адресов в нашей базе мониторинга.

📊 Threat Analysis

Наша инфраструктура мониторинга идентифицировала 213.204.92.54, геолоцированный в Aanjar, LB, работающий в сети TerraNet sal, как источник подозрительной сетевой активности. Наши сенсоры зафиксировали 2 вредоносных запросов с этого адреса за 1 дней, что отражает устойчивую интенсивность атак ~2 запросов в день. Это жилой IP-адрес, что указывает на скомпрометированное домашнее устройство — роутер, умное устройство или заражённую рабочую станцию, участвующую в ботнете. Наши записи показывают 30 вредоносных IP, исходящих из LB, что позиционирует её как заметным источник глобальной угрозы. Оценка 103/100 помещает этот адрес в высшую категорию серьёзности. Заблокируйте и проверьте исторические подключения.

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 LB

213.204.92.222 (103)213.204.87.92 (103)77.235.149.20 (103)89.108.171.58 (103)94.187.17.18 (103)Смотреть все →

🏢 Та же сеть: AS39010

213.204.92.222 (103)213.204.87.92 (103)Смотреть все →
12

Аналитика безопасности

💡 Prototype Pollution Attacks

Prototype pollution manipulates JavaScript object prototypes to inject properties that affect all objects in an application. This can lead to denial of service, property injection, and in some cases remote code execution in Node.js applications.

💡 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: