ABUSE.MOM
ОТЧЁТ ОБ УГРОЗЕ

Отчёт по IP-адресу
42.75.154.73

ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН

Сформирован: 2026-10-26 15:35:13
Первое появление: 2026-10-19 07:23:53
Последнее появление: 2026-10-25 04:03:59
60

⛔ Вердикт: БЛОКИРОВКА

Данный IP-адрес классифицирован как источник автоматизированной вредоносной активности. Оценка угрозы: 60/100. Всего зафиксировано вредоносных запросов: 119.

DANGER_PATHRATIO_404REFERER
01

Геолокация и классификация

IP-адрес
42.75.154.73
Тип
Mobile
Страна
🇹🇼 Taiwan
Город
Kaohsiung
Провайдер
EMOME
Организация
Chunghwa Telecom Co. Ltd.
Автономная система
AS17421 Mobile Business Group
Кол-во запросов
119
02

Сработавшие сигнатуры

СигнатураОписаниеБаллыОпасность
404 ratio >= 60%Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов+25
Danger strong hits: 1Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты+25
Foreign refererReferer с постороннего внешнего домена+10
Σ = 60
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

2026-10-19 07:23:53
Обнаружен первый вредоносный запрос
IP поставлен на мониторинг по данным логов
В ходе наблюдения
Сработало несколько сигнатур обнаружения
404 ratio >= 60% (+25), Danger strong hits: 1 (+25), Foreign referer (+10)
2026-10-25 04:03:59
Зафиксирован последний вредоносный запрос
Итоговый балл: 60/100
Следующий цикл
IP заблокирован — все последующие запросы отклоняются (HTTP 403)
Добавлен в чёрный список автоматически
05

Сетевой провайдер

EMOME
AS17421 · 🇹🇼 Taiwan
06

Рекомендации

Предпринятые и рекомендуемые меры

  • IP 42.75.154.73 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 42.75.154.73 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.

✓ Чист
spam.dnsbl.sorbs.net
✓ Чист
b.barracudacentral.org
✓ Чист
dnsbl.dronebl.org
✓ Чист
bl.blocklist.de
✓ Чист
zen.spamhaus.org
✓ Чист
cbl.abuseat.org
✓ Чист
psbl.surriel.com

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

10

Анализ угрозы

42.75.154.73 получил оценку угрозы 60/100 (Высокий). При таком уровне угрозы IP считается высокорисковым. Правила файрвола должны быть обновлены для блокировки трафика с этого источника.

Обнаружены следующие категории атак:

Перебор путей

📊 Threat Analysis

Адрес 42.75.154.73 происходит из Kaohsiung, Taiwan, работающий в сети EMOME. Он был идентифицирован в ходе автоматического анализа входящего сетевого трафика на мониторируемых узлах. В течение 5-дневного окна наблюдения мы зафиксировали 119 враждебных запросов с этого IP — примерно 23.8 в день в среднем. Адрес принадлежит сети мобильного оператора. Устойчивый паттерн вредоносных запросов указывает на скомпрометированное устройство или намеренное злоупотребление. IP демонстрирует поведение перебора директорий, систематически запрашивая несуществующие пути для обнаружения скрытых файлов и неправильно настроенных ресурсов. Наши записи показывают 405 вредоносных IP, исходящих из Taiwan, что позиционирует её как значительным источник глобальной угрозы. Оценка 60/100 требует активного мониторинга и ограничения частоты. Полная блокировка рекомендована для критичных систем.

11

Связанные угрозы

🇹🇼 Топ угроз из Taiwan

34.81.125.215 (298)35.201.157.167 (298)104.199.142.243 (298)35.229.133.140 (298)35.194.199.14 (298)Смотреть все →

🏢 Та же сеть: AS17421

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: