
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 112.200.203.110 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.
112.200.203.110 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.
Nossa infraestrutura de monitoramento identificou 112.200.203.110, geolocalizado em Quezon City, Philippines, operando na rede de Philippine Long Distance Telephone Co., como fonte de atividade de rede suspeita. Durante sua janela de observação de 1 dias, registramos 1 requisições hostis deste IP — aproximadamente 1 por dia em média. 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.
Brute force attacks systematically try username and password combinations to gain unauthorized access. Modern attacks leverage credential databases from previous breaches, testing millions of combinations using distributed botnets across multiple IP addresses.
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.