Live Status 2026
Aktuelle Kernzahlen der Infrastruktur.
Global verteiltes Netzwerk zur Erkennung von Anomalien.
High-Confidence Blocklist Einträge (72h).
Aggregierte Intelligence für Analysen.
Die Genese: Vom Hobby zur Infrastruktur
Was als "Try & Error" Projekt eines Autodidakten begann, hat sich zu einem Eckpfeiler der Community-Sicherheit entwickelt. derlemue startete mit einfachen Honeypots, um Netzwerkverkehr zu verstehen.
Durch kontinuierliche Iteration und den Aufbau der Honey-API entstand ein System, das heute kommerzielle Feeds in spezifischen Nischen übertrifft. Die Grafik rechts zeigt das exponentielle Wachstum der überwachten Endpunkte.
- ➜ 2022: Erste Experimente & Prototypen.
- ➜ 2024: Launch der Honey-API Bridge.
- ➜ 2026: 42k+ Sensoren im Mesh-Netzwerk.
Wachstum der Sensor-Abdeckung
Technische Architektur: Der "Honey Loop"
Das Herzstück ist die Echtzeit-Korrelation. Sensoren liefern Daten, die API normalisiert sie, und die Analysis Engine filtert False-Positives via Whitelisting.
Intelligence Analyse
Die Datenqualität von lemueIO zeichnet sich durch hohe Spezifität aus. Während kommerzielle Anbieter oft breite Netze werfen, fokussiert sich dieses Ökosystem auf verifizierte Angriffsversuche auf Infrastruktur-Ebene.
Verteilung der Angriffsvektoren (2026)
SSH-Bruteforce dominiert weiterhin, gefolgt von IoT-Botnetzen.
Datenqualität: Unique Detections
Vergleich der einzigartigen Bedrohungsfunde gegen Standard-Feeds.
Globaler Impact & Community
"Die lemueIO Fail2Ban-Listen sind für viele Administratoren zur 'First Line of Defense' geworden. Der Mehrwert liegt in der Rauschunterdrückung – saubere Listen statt Datenmüll."
Das Jahr 2026 markiert den Übergang von rein reaktiven Sperrlisten hin zu Predictive Analysis. Durch die schiere Menge an Datenpunkten (61k+ OSINT IPs) kann das System nun Angriffswellen vorhersagen, bevor sie die breite Masse erreichen.
Fazit: lemueIO beweist, dass eine gut gepflegte, Community-getriebene Intelligence-Lösung eine kritische Ergänzung zu teuren Enterprise-Produkten darstellt.
Über den Entwickler
Autodidaktischer Security-Experte, bekannt für seine methodische "Try & Error" Arbeitsweise und Transparenz in der Open-Source Community.