
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| 404 ratio >= 60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +25 | |
| UA bot: python | User-Agent de bot/rastreador conhecido detectado | +40 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 14.102.84.177 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
IP 14.102.84.177 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.
14.102.84.177 has been assigned a threat score of 65/100 (High). Esta pontuação indica alta severidade de ameaça. O IP mostrou padrões claros de comportamento malicioso que justificam medidas defensivas imediatas.
The following attack categories were identified:
O endereço IP 14.102.84.177 foi rastreado até Jakarta Pusat, Indonesia, operando na rede de GSL Networks Pty LTD. Nossos sistemas de detecção de ameaças sinalizaram este endereço com base em padrões de comportamento malicioso observados. Ao longo de 6 dias, este IP gerou 132 requisições maliciosas, com média de aproximadamente 22 requisições por dia. Este IP é identificado como um endpoint VPN ou proxy, comumente usado para mascarar a verdadeira origem do tráfego de ataque. Dois padrões de ataque foram identificados (Path Enumeration e User-Agent Anomaly), sugerindo uma campanha semi-automatizada que visa múltiplas vulnerabilidades. Indonesia atualmente responde por 1,098 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte importante de tráfego malicioso. A pontuação de 65/100 justifica monitoramento ativo e limitação de taxa.
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.
Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.
The impact of data breaches extends beyond immediate financial losses. Regulatory fines, legal liability, reputational damage, and customer churn create long-term costs that often exceed the direct costs of incident response and remediation.