Отчёт по IP-адресу
85.203.44.121
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
Рекомендации
Предпринятые и рекомендуемые меры
- IP 85.203.44.121 заблокирован на уровне приложения (HTTP 403)
- Рекомендуется блокировка на уровне файрвола (iptables/CSF)
- В подсети /24 обнаружены другие вредоносные IP — рассмотрите блокировку 85.203.44.0/24
- Направьте жалобу провайдеру через abuse-контакт
- Убедитесь, что файлы (.env, .git, бэкапы) недоступны из веба
⚙️ Защитные рекомендации
Заблокируйте 85.203.44.121 на сетевом периметре. Внедрите эшелонированную защиту, комбинируя блокировку IP с защитой на уровне приложений.
Соседи в 85.203.44.0/24
Другие заблокированные IP из той же подсети /24 — признак систематического злоупотребления.
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
85.203.44.121 получил оценку угрозы 255/100 (Критический). Это критический уровень риска. Наши системы обнаружения зафиксировали множество высокодостоверных индикаторов вредоносных намерений с этого адреса.
📊 Threat Analysis
Наша инфраструктура мониторинга идентифицировала 85.203.44.121, геолоцированный в Stockholm, Sweden, работающий в сети GleSYS AB, как источник подозрительной сетевой активности. Адрес был активен 16 дней в нашей системе мониторинга, произведя 29 подозрительных запросов со скоростью ~1.8/день. Наши записи показывают 731 вредоносных IP, исходящих из Sweden, что позиционирует её как крупным источник глобальной угрозы. При 255/100 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.
💡 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.