Relatório de ameaça IP
129.224.207.149
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 129.224.207.149 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 129.224.207.149 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
129.224.207.149 has been assigned a threat score of 68/100 (High). Isso o classifica como uma ameaça de alta severidade. O bloqueio proativo é recomendado para infraestrutura sensível.
📊 Threat Analysis
O endereço IP 129.224.207.149 foi rastreado até Damascus, SY, operando na rede de Space Exploration Technologies Corporation. Nossos sistemas de detecção de ameaças sinalizaram este endereço com base em padrões de comportamento malicioso observados. Nossos sensores capturaram 351 requisições maliciosas deste endereço em um período de 1 dias, refletindo uma cadência de ataque sustentada de ~351 requisições por dia. SY atualmente responde por 60 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte notável de tráfego malicioso. A pontuação de 68/100 justifica monitoramento ativo e limitação de taxa.
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Security Intelligence
💡 Machine Learning in Threat Detection
Machine learning models analyze vast amounts of network traffic to identify attack patterns invisible to rule-based systems. Supervised models classify known attack types while unsupervised models detect anomalies that may indicate novel threats.
💡 Automated Incident Response
Automated response systems can block threats in milliseconds, far faster than human analysts. However, automation requires careful safeguards — rate limits on blocking actions, automatic expiration, and human review queues prevent automated systems from causing self-inflicted outages.