
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 116.179.32.233 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
IP 116.179.32.233 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.
116.179.32.233 has been assigned a threat score of 65/100 (High). O IP é classificado como ameaça de alto nível. Administradores de rede devem implementar regras de bloqueio e monitorar conexões deste endereço.
The following attack categories were identified:
Nossa infraestrutura de monitoramento identificou 116.179.32.233, geolocalizado em Jinrongjie, China, operando na rede de China Unicom CHINA169 Network, como fonte de atividade de rede suspeita. Nossos sensores capturaram 3 requisições maliciosas deste endereço em um período de 21 dias, refletindo uma cadência de ataque sustentada de ~0.1 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.
TLS fingerprinting creates unique identifiers based on how clients negotiate encrypted connections. The JA3 and JA4 methods generate hashes from TLS ClientHello parameters, enabling identification of specific tools and malware regardless of IP address changes.
GraphQL APIs introduce specific vulnerabilities including introspection information disclosure, query complexity attacks, batching abuse, and authorization bypass through nested queries. Depth limiting, cost analysis, and field-level authorization address these GraphQL-specific threats.