Отчёт по IP-адресу
54.223.70.23
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
Сетевой провайдер
Мы обнаружили 49 вредоносных IP в этой автономной системе.
Рекомендации
Предпринятые и рекомендуемые меры
- IP 54.223.70.23 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
⚙️ Общая безопасность
Добавьте 54.223.70.23 в чёрный список файрвола. Проверьте логи на успешные подключения. Включите полное логирование на всех публичных сервисах.
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
54.223.70.23 получил оценку угрозы 80/100 (Критический). Это помещает его в категорию критической угрозы. Рекомендуется немедленная блокировка на всех сетевых периметрах.
📊 Threat Analysis
Наша инфраструктура мониторинга идентифицировала 54.223.70.23, геолоцированный в Beijing, China, работающий в сети Beijing Guanghuan Xinwang Digital, как источник подозрительной сетевой активности. Адрес был активен 4 дней в нашей системе мониторинга, произведя 531 подозрительных запросов со скоростью ~132.8/день. Наши записи показывают 2,899 вредоносных IP, исходящих из China, что позиционирует её как крупным источник глобальной угрозы. Оценка угрозы 80/100 помещает IP в категорию высокого риска. Рекомендуется блокировка на уровне файрвола.
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.