Relatório de ameaça IP
103.50.205.131
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
Geolocalização e classificação
Assinaturas de detecção
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Directory Scan | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +0 |
Atividade observada
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Cronologia
Recomendações
Ações tomadas e recomendadas
- IP 103.50.205.131 está bloqueado no nível da aplicação (HTTP 403)
- Considere bloquear no nível do firewall (iptables/CSF)
- Garanta que arquivos sensíveis (.env, .git) não sejam acessíveis pela web
⚙️ Segurança geral
Adicione 103.50.205.131 à lista de bloqueio do seu firewall. Revise logs para conexões bem-sucedidas.
Status em listas negras (DNSBL)
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
Threat Analysis
103.50.205.131 has been assigned a threat score of 60/100 (High). O IP é classificado como ameaça de alto nível. Administradores de rede devem implementar regras de bloqueio e monitorar conexões deste endereço.
📊 Threat Analysis
O endereço 103.50.205.131 se origina de Ulan Bator, MN, operando na rede de Intelligent Tools. Foi identificado por meio de análise automatizada do tráfego de rede nos endpoints monitorados. Ao longo de 20 dias, este IP gerou 252 requisições maliciosas, com média de aproximadamente 12.6 requisições por dia. MN atualmente responde por 21 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte notável de tráfego malicioso. A pontuação de 60/100 justifica monitoramento ativo e limitação de taxa.
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Security Intelligence
💡 Zero Trust Architecture Principles
Zero trust eliminates implicit trust based on network location. Every access request is verified regardless of source, minimizing the impact of compromised credentials or network breaches. Implementation requires strong identity verification and continuous authorization.
💡 Behavioral Analysis vs Signature Detection
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.