
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Danger medium hits: 3 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +30 | |
| Danger strong hits: 4 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Foreign referer | Referer de domínio externo não relacionado | +10 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Adicione 103.112.14.34 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.
103.112.14.34 has been assigned a threat score of 140/100 (Critical). Isso o coloca na categoria de ameaça crítica. O bloqueio imediato é fortemente recomendado em todos os perímetros de rede.
A análise de inteligência de ameaças vinculou 103.112.14.34 a atividade maliciosa originada de Kanpur, India, operando na rede de Jai Mata Di Telectronix Private Limited. O endereço está sob observação desde sua detecção inicial. Ao longo de 4 dias, este IP gerou 143 requisições maliciosas, com média de aproximadamente 35.8 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. India atualmente responde por 4,286 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte importante de tráfego malicioso. Com uma pontuação de 140/100, 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.
Request smuggling exploits differences in how front-end and back-end servers parse HTTP requests. This technique can bypass security controls, poison web caches, and hijack other users sessions by desynchronizing request boundaries.
Signature-based detection matches known attack patterns but misses novel threats. Behavioral analysis identifies anomalies in request patterns, timing, and volume, catching zero-day attacks that signatures cannot recognize.