
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| UA bot: spider | User-Agent de bot/rastreador conhecido detectado | +40 | |
| 404 ratio >= 60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +25 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 116.179.32.153 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
IP 116.179.32.153 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
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.
116.179.32.153 has been assigned a threat score of 65/100 (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:
Nossa infraestrutura de monitoramento identificou 116.179.32.153, geolocalizado em Jinrongjie, China, operando na rede de China Unicom CHINA169 Network, como fonte de atividade de rede suspeita. Ao longo de 18 dias, este IP gerou 4 requisições maliciosas, com média de aproximadamente 0.2 requisições por dia. O endereço é classificado como residencial. Atividade maliciosa de IPs residenciais tipicamente indica comprometimento de dispositivo ou participação em botnet. Dois padrões de ataque foram identificados (User-Agent Anomaly e Path Enumeration), sugerindo uma campanha semi-automatizada que visa múltiplas vulnerabilidades. China atualmente responde por 241 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. A pontuação de 65/100 justifica monitoramento ativo e limitação de taxa.
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.
Examining HTTP headers beyond User-Agent reveals attack tools and automated scripts. Missing standard headers, unusual ordering, non-standard values, and inconsistencies with claimed client identity all serve as reliable detection signals.
CAPTCHAs remain a primary bot defense but face increasing bypass rates from AI-powered solvers. Modern alternatives include invisible behavioral analysis, proof-of-work challenges, and device fingerprinting that detect bots without impacting user experience.