
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +15 | |
| Burst 18/2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst 19/2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst 20/2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst 36/10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst 61/10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst 69/10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst 70/10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst 71/10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Danger medium hits: 198 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| Danger medium hits: 202 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| Danger medium hits: 24 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| Danger medium hits: 303 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| Danger strong hits: 3 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +75 | |
| Danger strong hits: 4 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger strong hits: 6 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger strong hits: 8 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Probe 302→404 | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +20 | |
| UA suspicious | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +15 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 132.196.65.22 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
Implemente limit_req_zone no nginx. Implante CDN com proteção DDoS. Configure SYN cookies para controlar 132.196.65.22.
IP 132.196.65.22 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
132.196.65.22 has been assigned a threat score of 280/100 (Critical). Esta é uma ameaça de nível crítico. Administradores de sistemas devem tratar este IP como hostil e bloquear todas as conexões de entrada sem exceção.
The following attack categories were identified:
O endereço IP 132.196.65.22 foi rastreado até Des Moines, United States, operando na rede de Microsoft Corporation. Nossos sistemas de detecção de ameaças sinalizaram este endereço com base em padrões de comportamento malicioso observados. Durante sua janela de observação de 1 dias, registramos 135 requisições hostis deste IP — aproximadamente 135 por dia em média. Classificado como IP de hosting, este endereço provavelmente funciona em um servidor alugado ou instância em nuvem. Com 3 padrões de ataque diferentes detectados, este IP exibe comportamento característico de frameworks de varredura automatizada avançados. Nossos registros mostram 101 IPs maliciosos originados de United States, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. Com uma pontuação de 280/100, este IP está entre os mais perigosos do nosso banco de dados. Bloqueio imediato e completo é fortemente recomendado.
This IP belongs to a hosting or data center provider. Malicious traffic from hosting infrastructure often originates from compromised VPS instances, rented servers used for scanning campaigns, or abused free-tier cloud accounts. Hosting providers typically respond to abuse reports within 24-72 hours.
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
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.