ABUSE.MOM
RELATÓRIO DE AMEAÇA

Relatório de ameaça IP
130.44.200.80

ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO

Gerado: 2026-10-25 21:45:32
Primeira vez visto: 2026-05-31 12:39:55
Última vez visto: 2026-06-27 23:00:08
105

⛔ Veredito: BLOQUEIO

Este endereço IP foi classificado como fonte de atividade automatizada maliciosa. Pontuação de ameaça: 105/100. Total de solicitações maliciosas observadas: 588.

01

Geolocalização e classificação

Endereço IP
130.44.200.80
Tipo
Unknown
País
🇺🇸 United States
Cidade
New Hampton
ISP
Blazing SEO
Organização
Blazing SEO
Sistema autônomo
AS20001 Charter Communications Inc
Nº de solicitações
588
02

Assinaturas de detecção

AssinaturaDescriçãoPontosGravidade
Directory ScanAnomalia comportamental detectada automaticamente+0
Σ = 0
03

Atividade observada

Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.

[redacted]
GET
/
200
Solicitações exibidas: 1 · HTTP 404: 0 · Padrões perigosos: 0

* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.

04

Cronologia

2026-05-31 12:39:55
Primeira solicitação maliciosa detectada
IP entrou em monitoramento a partir dos logs
Durante observação
Múltiplas assinaturas de detecção ativadas
Directory Scan
2026-06-27 23:00:08
Última solicitação maliciosa observada
Pontuação total atingida: 105/100
Próximo ciclo
IP bloqueado — todas as solicitações subsequentes negadas (HTTP 403)
Adicionado à lista de bloqueio automaticamente
05

Provedor de rede

Blazing SEO
AS20001 · 🇺🇸 United States

Detectamos 287 IPs maliciosos neste sistema autônomo.

Ver todos os IPs de AS20001 →
06

Recomendações

Ações tomadas e recomendadas

  • IP 130.44.200.80 está bloqueado no nível da aplicação (HTTP 403)
  • Considere bloquear no nível do firewall (iptables/CSF)
  • Outros IPs maliciosos detectados na mesma sub-rede /24 — considere bloquear 130.44.200.0/24
  • Reporte o abuso ao provedor de rede através do contato de abuso
  • Garanta que arquivos sensíveis (.env, .git) não sejam acessíveis pela web

⚙️ Segurança geral

Adicione 130.44.200.80 à lista de bloqueio do seu firewall. Revise logs para conexões bem-sucedidas.

07

Vizinhos em 130.44.200.0/24

Outros IPs bloqueados da mesma sub-rede /24 — indica abuso sistemático desta faixa de rede.

09

Status em listas negras (DNSBL)

Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.

✓ Limpo
spam.dnsbl.sorbs.net
✓ Limpo
zen.spamhaus.org
✓ Limpo
bl.blocklist.de
✓ Limpo
b.barracudacentral.org
✓ Limpo
cbl.abuseat.org
✓ Limpo
bl.spamcop.net
✓ Limpo
psbl.surriel.com
✓ Limpo
dnsbl.dronebl.org

Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.

10

Threat Analysis

130.44.200.80 has been assigned a threat score of 105/100 (Critical). Uma pontuação tão alta marca um ator de ameaça crítico. Este endereço demonstrou comportamento malicioso persistente e agressivo em múltiplos vetores de detecção.

📊 Threat Analysis

O endereço 130.44.200.80 se origina de New Hampton, United States, operando na rede de Blazing SEO. Foi identificado por meio de análise automatizada do tráfego de rede nos endpoints monitorados. O endereço esteve ativo por 27 dias em nosso sistema de monitoramento, produzindo 588 requisições sinalizadas a uma taxa de ~21.8/dia. United States atualmente responde por 36,301 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte importante de tráfego malicioso. Com uma pontuação de 105/100, este IP está entre os mais perigosos do nosso banco de dados. Bloqueio imediato e completo é fortemente recomendado.

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Security Intelligence

💡 Network Segmentation Benefits

Proper network segmentation limits the blast radius of breaches. Even if attackers compromise one segment, properly configured network boundaries prevent lateral movement to critical systems, databases, and administrative interfaces.

💡 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.

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