ABUSE.MOM
ОТЧЁТ ОБ УГРОЗЕ

Отчёт по IP-адресу
67.99.173.2

ABUSE.MOM — ВЕДИ СЕБЯ ПРИЛИЧНО ИЛИ БУДЕШЬ РАЗОБЛАЧЁН

Сформирован: 2026-05-30 12:34:09
Первое появление: 2026-02-17 17:25:05
Последнее появление: 2026-03-08 13:00:04
170

⛔ Вердикт: БЛОКИРОВКА

Данный IP-адрес классифицирован как источник автоматизированной вредоносной активности. Оценка угрозы: 170/100. Всего зафиксировано вредоносных запросов: 16.

DANGER_PATHRATIO_404REDIRECT_PROBEBURSTIMPORT
01

Геолокация и классификация

IP-адрес
67.99.173.2
Тип
Residential
Страна
🇺🇸 United States
Город
Clarence Center
Провайдер
Level 3 Communications
Организация
Nysernet-University of Buffalo
Автономная система
AS3685 State University of New York at Buffalo
Кол-во запросов
16
02

Сработавшие сигнатуры

СигнатураОписаниеБаллыОпасность
Danger strong hits: 6Запросы к опасным путям: шеллы, RCE, эксплойты+100
404 ratio 40-60%Большинство запросов вернули 404 — перебор файлов+15
Probe pattern 302->404 same pathПоведенческая аномалия обнаружена автоматически+20
Burst: 5 req / 2sАномально высокая частота запросов — сканирование+35
Burst: 6 req / 2sАномально высокая частота запросов — сканирование+35
Imported from old blocklistПоведенческая аномалия обнаружена автоматически+0
Burst: 7 req / 2sАномально высокая частота запросов — сканирование+35
Σ = 240
03

Зафиксированная активность

Реконструированные HTTP-запросы из серверных логов. Целевые домены скрыты в целях безопасности.

[redacted]
GET
/
200
[redacted]
GET
/page
200
Показано запросов: 2 · HTTP 404: 0 · Опасных паттернов: 0

* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.

04

Хронология

2026-02-17 17:25:05
Обнаружен первый вредоносный запрос
IP поставлен на мониторинг по данным логов
В ходе наблюдения
Сработало несколько сигнатур обнаружения
Danger strong hits: 6 (+100), 404 ratio 40-60% (+15), Probe pattern 302->404 same path (+20)
2026-03-08 13:00:04
Зафиксирован последний вредоносный запрос
Итоговый балл: 170/100
Следующий цикл
IP заблокирован — все последующие запросы отклоняются (HTTP 403)
Добавлен в чёрный список автоматически
05

Сетевой провайдер

Level 3 Communications
AS3685 · 🇺🇸 United States
06

Рекомендации

Предпринятые и рекомендуемые меры

  • IP 67.99.173.2 заблокирован на уровне приложения (HTTP 403)
  • Рекомендуется блокировка на уровне файрвола (iptables/CSF)
  • В подсети /24 обнаружены другие вредоносные IP — рассмотрите блокировку 67.99.173.0/24
  • Направьте жалобу провайдеру через abuse-контакт
  • Убедитесь, что файлы (.env, .git, бэкапы) недоступны из веба

🔎 Защита от перебора путей

Заблокируйте сканирование от 67.99.173.2: ограничьте частоту ответов 404 на IP, разместите honeypot-страницу 404, убедитесь что бэкапы недоступны из веба.

🌊 Защита от флуда трафика

IP 67.99.173.2 генерирует чрезмерный трафик. Ограничьте количество соединений с одного IP. Включите географическую блокировку если трафик из этого региона неожидан.

07

Соседи в 67.99.173.0/24

Другие заблокированные IP из той же подсети /24 — признак систематического злоупотребления.

08

Открытые порты и сервисы

Данные сетевой разведки Shodan. Открытые порты могут указывать на работающие сервисы, неправильную конфигурацию или поверхность атаки.

ОТКРЫТЫЕ ПОРТЫ (1)
PortServiceRiskDescription
22SSHLowSecure Shell — common brute force target for remote access
ИЗВЕСТНЫЕ УЯЗВИМОСТИ (CVE) (12)
CVE IDLink
CVE-2021-36368NVD →
CVE-2025-26465NVD →
CVE-2024-6387NVD →
CVE-2025-32728NVD →
CVE-2021-41617NVD →
CVE-2023-38408NVD →
CVE-2023-51767NVD →
CVE-2008-3844NVD →
CVE-2023-51385NVD →
CVE-2016-20012NVD →
CVE-2007-2768NVD →
CVE-2023-48795NVD →

🔴 Сканирование безопасности выявило 12 записей уязвимостей на этом хосте. Такой объём указывает на крайне устаревшее ПО. Сверьтесь с рекомендациями NVD.

ОБНАРУЖЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
openbsd:openssh:8.7

Источник: Shodan InternetDB. Сканирование независимо от abuse.mom.

09

Статус в чёрных списках (DNSBL)

Этот IP проверен по основным DNS-чёрным спискам, используемым почтовыми серверами и файрволами по всему миру.

✓ Чист
Spamhaus ZEN

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

10

Анализ угрозы

67.99.173.2 получил оценку угрозы 170/100 (Критический). Столь высокий балл характеризует критического агента угрозы. Этот адрес демонстрирует устойчивое агрессивное вредоносное поведение по множеству векторов обнаружения.

Обнаружены следующие категории атак:

Перебор путейФлуд запросами

📊 Threat Analysis

Анализ разведки угроз связал 67.99.173.2 с вредоносной активностью из Clarence Center, United States, работающий в сети Level 3 Communications. Адрес находится под наблюдением с момента первого обнаружения. Наши сенсоры зафиксировали 16 вредоносных запросов с этого адреса за 18 дней, что отражает устойчивую интенсивность атак ~0.9 запросов в день. Адрес классифицирован как жилой (residential), что означает принадлежность к пользовательскому ISP-подключению. Вредоносная активность с жилых IP обычно указывает на компрометацию устройства или участие в ботнете. Двойные векторы атак — Перебор путей в сочетании с Флуд запросами — указывают на координированную атаку, а не оппортунистическое сканирование. С 102 отмеченными адресами United States представляет значительным присутствие в нашей базе угроз. Оценка 170/100 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 United States

104.28.246.115 (350)104.28.246.113 (340)104.28.246.116 (340)104.28.235.58 (340)104.28.246.122 (340)Смотреть все →

🏢 Та же сеть: AS3685

67.99.173.5 (135)Смотреть все →
12

Аналитика безопасности

💡 Directory Traversal Attacks

Path traversal attacks attempt to access files outside the intended directory by manipulating file path references. Attackers use sequences like ../ to reach sensitive system files such as /etc/passwd or application configuration files.

💡 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: