
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| UA suspicious (short/empty) | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +15 | |
| Danger strong hits: 2 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +50 | |
| Danger medium hits: 1 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +10 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 103.139.144.207 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
Outros IPs bloqueados da mesma sub-rede /24 — indica abuso sistemático desta faixa de rede.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
103.139.144.207 has been assigned a threat score of 75/100 (High). Neste nível de ameaça, o IP é considerado de alto risco. As regras de firewall devem ser atualizadas para negar tráfego desta fonte.
The following attack categories were identified:
O endereço 103.139.144.207 se origina de Savar Upazila, Bangladesh, operando na rede de Rego Communications Ltd. Foi identificado por meio de análise automatizada do tráfego de rede nos endpoints monitorados. Ao longo de 1 dias, este IP gerou 1 requisições maliciosas, com média de aproximadamente 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. Detectadas anomalias suspeitas de User-Agent incluindo strings UA vazias, falsificadas ou em rotação rápida. Bangladesh atualmente responde por 106 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. Uma pontuação de 75/100 coloca este IP na categoria de alto risco. Bloqueio no nível de firewall é 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.
Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.
Digital forensics preserves and analyzes electronic evidence following attacks. Proper chain of custody, forensic imaging, timeline reconstruction, and artifact analysis are essential for understanding attack scope, attribution, and preventing recurrence.