
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Danger medium hits: 1 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +10 | |
| Danger strong hits: 2 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +50 | |
| UA changed | Múltiplos User-Agents — técnica de rotação de bot | +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 136.144.33.169 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
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.
136.144.33.169 has been assigned a threat score of 85/100 (Critical). Com esta classificação, o IP se enquadra na faixa de severidade crítica — entre os endereços mais perigosos em nosso banco de dados de monitoramento.
The following attack categories were identified:
O endereço IP 136.144.33.169 foi rastreado até Los Angeles, United States, operando na rede de F.N.S. HOLDINGS LIMITED. 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 16 requisições hostis deste IP — aproximadamente 16 por dia em média. O endereço opera como um nó de saída VPN/proxy. Atacantes roteiam tráfego através de serviços de anonimização. Detectadas anomalias suspeitas de User-Agent incluindo strings UA vazias, falsificadas ou em rotação rápida. United States atualmente responde por 151 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. Uma pontuação de 85/100 coloca este IP na categoria de alto risco. Bloqueio no nível de firewall é recomendado.
This IP is associated with a VPN or proxy service. Attackers frequently route their traffic through anonymizing services to obscure their true location. This makes attribution more challenging but the malicious behavior patterns remain detectable.
SQL injection remains one of the most common web attack vectors. Attackers inject malicious SQL code through input fields to extract database contents, modify data, or gain administrative access. Automated scanners test for SQLi vulnerabilities at massive scale.
Artificial intelligence enables more convincing phishing content, faster vulnerability discovery, and adaptive attack strategies that learn from defensive responses. AI-generated social engineering and automated exploit development represent growing threats.