Отчёт по IP-адресу
34.80.172.207
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
Геолокация и классификация
Сработавшие сигнатуры
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| DDoS / Flood | 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 34.80.172.207 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 34.80.172.207 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
34.80.172.207 получил оценку угрозы 110/100 (Критический). Это критический уровень риска. Наши системы обнаружения зафиксировали множество высокодостоверных индикаторов вредоносных намерений с этого адреса.
📊 Threat Analysis
Сетевой трафик от 34.80.172.207, расположенного в Taipei, Taiwan, работающий в сети Google LLC, классифицирован как вредоносный нашей автоматической системой оценки угроз. Адрес был активен 5 дней в нашей системе мониторинга, произведя 338 подозрительных запросов со скоростью ~67.6/день. С 101 отмеченными адресами Taiwan представляет значительным присутствие в нашей базе угроз. При 110/100 это крайне высокорисковый адрес. Весь трафик следует считать враждебным.
Связанные угрозы
Аналитика безопасности
💡 DDoS Mitigation Approaches
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
💡 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.