
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 3 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +75 | |
| Danger medium hits: 2 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +20 | |
| POST requests present | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +8 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Adicione 1.52.255.218 à lista de bloqueio do seu firewall. Revise logs para conexões bem-sucedidas.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
1.52.255.218 has been assigned a threat score of 103/100 (Critical). Com esta classificação, o IP se enquadra na faixa de severidade crítica — entre os endereços mais perigosos em nosso banco de dados de monitoramento.
O endereço 1.52.255.218 se origina de Ho Chi Minh City, Vietnam, operando na rede de FPT Telecom Company. Foi identificado por meio de análise automatizada do tráfego de rede nos endpoints monitorados. Nossos sensores capturaram 1 requisições maliciosas deste endereço em um período de 1 dias, refletindo uma cadência de ataque sustentada de ~1 requisições por dia. Operando a partir de uma rede residencial, este IP pode representar um gateway doméstico comprometido ou dispositivo IoT recrutado para uma infraestrutura de ataque maior. Vietnam atualmente responde por 147 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. Com uma pontuação de 103/100, este IP está entre os mais perigosos do nosso banco de dados. Bloqueio imediato e completo é fortemente recomendado.
This IP is classified as residential, suggesting it may belong to a compromised home device, IoT botnet member, or an infected personal computer. Residential IPs involved in attacks often indicate malware infection without the owner's knowledge.
SSRF attacks trick servers into making requests to internal resources that should not be publicly accessible. This can expose cloud metadata endpoints, internal APIs, and private network services, potentially leading to full infrastructure compromise.
WAFs inspect HTTP traffic to block common attacks but require careful tuning. Overly aggressive rules cause false positives while permissive configurations miss attacks. Modern WAFs combine signature matching with behavioral analysis and machine learning.