
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Múltiplos User-Agents — técnica de rotação de bot | +25 | |
| Burst: 5 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 123.245.84.133 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
Implemente limit_req_zone no nginx. Implante CDN com proteção DDoS. Configure SYN cookies para controlar 123.245.84.133.
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.
123.245.84.133 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.
The following attack categories were identified:
Nossa infraestrutura de monitoramento identificou 123.245.84.133, geolocalizado em Shenyang, China, operando na rede de Chinanet, como fonte de atividade de rede suspeita. Ao longo de 1 dias, este IP gerou 1 requisições maliciosas, com média de aproximadamente 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 Request Flooding), sugerindo uma campanha semi-automatizada que visa múltiplas vulnerabilidades. Nossos registros mostram 199 IPs maliciosos originados de China, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. A pontuação de 60/100 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.
Effective rate limiting must balance protection against abuse with allowing legitimate traffic bursts. Sliding window algorithms, token buckets, and adaptive thresholds based on client reputation provide layered defense against flooding attacks.