Отчёт по IP-адресу
37.252.189.216
ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН
Геолокация и классификация
Сработавшие сигнатуры
| Сигнатура | Описание | Баллы | Опасность |
|---|---|---|---|
| Directory Scan | Поведенческая аномалия обнаружена автоматически | +0 | |
| 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 37.252.189.216 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 37.252.189.216 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
37.252.189.216 получил оценку угрозы 255/100 (Критический). Столь высокий балл характеризует критического агента угрозы. Этот адрес демонстрирует устойчивое агрессивное вредоносное поведение по множеству векторов обнаружения.
📊 Threat Analysis
Адрес 37.252.189.216 происходит из Vienna, Austria, работающий в сети IPAX GmbH. Он был идентифицирован в ходе автоматического анализа входящего сетевого трафика на мониторируемых узлах. Наши сенсоры зафиксировали 1 вредоносных запросов с этого адреса за 6 дней, что отражает устойчивую интенсивность атак ~0.2 запросов в день. С 70 отмеченными адресами Austria представляет заметным присутствие в нашей базе угроз. Оценка 255/100 помещает этот адрес в высшую категорию серьёзности. Заблокируйте и проверьте исторические подключения.
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.
💡 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.