
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +15 | |
| Danger strong hits: 2 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +50 | |
| Probe 302→404 | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +20 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Detectamos 414 IPs maliciosos neste sistema autônomo.
IP 145.223.149.120 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
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.
145.223.149.120 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:
A análise de inteligência de ameaças vinculou 145.223.149.120 a atividade maliciosa originada de Singapore, Singapore, operando na rede de DELTA Fiber Nederland customer: Royal FloraHolland. O endereço está sob observação desde sua detecção inicial. O endereço esteve ativo por 5 dias em nosso sistema de monitoramento, produzindo 125 requisições sinalizadas a uma taxa de ~25/dia. O endereço é classificado como residencial. Atividade maliciosa de IPs residenciais tipicamente indica comprometimento de dispositivo ou participação em botnet. O IP exibe comportamento de enumeração de diretórios, solicitando sistematicamente caminhos inexistentes. Singapore atualmente responde por 5,175 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte importante de tráfego malicioso. A pontuação de 85/100 indica um ator malicioso confirmado.
This IP is classified as residential, suggesting it may belong to a compromised home device, IoT botnet member, or an infected personal computer. Residential IPs involved in attacks often indicate malware infection without the owner's knowledge.
Modern attacks increasingly target APIs rather than traditional web interfaces. Attackers enumerate endpoints, test for broken authentication, and exploit excessive data exposure. API attacks are harder to detect as they mimic legitimate programmatic access patterns.
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.