ABUSE.MOM
RELATÓRIO DE AMEAÇA

Relatório de ameaça IP
103.183.193.243

ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO

Gerado: 2026-05-30 08:00:38
Primeira vez visto: 2026-03-06 21:00:04
Última vez visto: 2026-03-23 07:01:21
103

⛔ Veredito: BLOQUEIO

Este endereço IP foi classificado como fonte de atividade automatizada maliciosa. Pontuação de ameaça: 103/100. Total de solicitações maliciosas observadas: 6.

DANGER_PATHMETHOD
01

Geolocalização e classificação

Endereço IP
103.183.193.243
Tipo
Residential
País
🇵🇭 Philippines
Cidade
Silang
ISP
SPECTRUM-NETIP
Organização
Spectrum Cable network and broadband, Inc
Sistema autônomo
AS149645 Spectrum Cable network and broadband, Inc.
Nº de solicitações
6
02

Assinaturas de detecção

AssinaturaDescriçãoPontosGravidade
Danger strong hits: 3Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits+75
Danger medium hits: 2Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração+20
POST requests presentAnomalia comportamental detectada automaticamente+8
Σ = 103
03

Atividade observada

Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.

[redacted]
GET
/
200
Solicitações exibidas: 1 · HTTP 404: 0 · Padrões perigosos: 0

* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.

04

Cronologia

2026-03-06 21:00:04
Primeira solicitação maliciosa detectada
IP entrou em monitoramento a partir dos logs
Durante observação
Múltiplas assinaturas de detecção ativadas
Danger strong hits: 3 (+75), Danger medium hits: 2 (+20), POST requests present (+8)
2026-03-23 07:01:21
Última solicitação maliciosa observada
Pontuação total atingida: 103/100
Próximo ciclo
IP bloqueado — todas as solicitações subsequentes negadas (HTTP 403)
Adicionado à lista de bloqueio automaticamente
05

Provedor de rede

SPECTRUM-NETIP
AS149645 · 🇵🇭 Philippines
06

Recomendações

Ações tomadas e recomendadas

  • IP 103.183.193.243 está bloqueado no nível da aplicação (HTTP 403)
  • Considere bloquear no nível do firewall (iptables/CSF)
  • Reporte o abuso ao provedor de rede através do contato de abuso
  • Garanta que arquivos sensíveis (.env, .git) não sejam acessíveis pela web

⚙️ Segurança geral

Adicione 103.183.193.243 à lista de bloqueio do seu firewall. Revise logs para conexões bem-sucedidas.

09

Status em listas negras (DNSBL)

Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.

⛔ NA LISTA
Spamhaus ZEN

Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.

10

Threat Analysis

103.183.193.243 has been assigned a threat score of 103/100 (Critical). Isso representa um nível de risco crítico. Nossos sistemas de detecção identificaram múltiplos indicadores de alta confiança de intenção maliciosa.

📊 Threat Analysis

O endereço IP 103.183.193.243 foi rastreado até Silang, Philippines, operando na rede de SPECTRUM-NETIP. Nossos sistemas de detecção de ameaças sinalizaram este endereço com base em padrões de comportamento malicioso observados. Nossos sensores capturaram 6 requisições maliciosas deste endereço em um período de 16 dias, refletindo uma cadência de ataque sustentada de ~0.4 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. Philippines atualmente responde por 157 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. Uma pontuação de 103/100 coloca este endereço no nível mais alto de severidade.

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.

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Security Intelligence

💡 Directory Traversal Attacks

Path traversal attacks attempt to access files outside the intended directory by manipulating file path references. Attackers use sequences like ../ to reach sensitive system files such as /etc/passwd or application configuration files.

💡 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.

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