Relatório de ameaça IP
147.53.118.71
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
Geolocalização e classificação
Assinaturas de detecção
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 4 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger medium hits: 7 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| 404 ratio 40-60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +15 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +20 | |
| Foreign referer seen | Referer de domínio externo não relacionado | +10 |
Atividade observada
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Cronologia
Provedor de rede
Recomendações
Ações tomadas e recomendadas
- IP 147.53.118.71 está bloqueado no nível da aplicação (HTTP 403)
- Considere bloquear no nível do firewall (iptables/CSF)
- Reporte o abuso ao provedor de rede através do contato de abuso
- Garanta que arquivos sensíveis (.env, .git) não sejam acessíveis pela web
🔎 Defesa contra varredura de diretórios
IP 147.53.118.71 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
Portas abertas e serviços
Dados de reconhecimento de rede do Shodan. Portas abertas podem indicar serviços em execução, configurações incorretas ou superfícies de ataque.
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 4444 | Unknown | Low | Service on port 4444 |
| 8000 | Unknown | Low | Service on port 8000 |
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2024-45802 | NVD → |
| CVE-2021-31806 | NVD → |
| CVE-2021-46784 | NVD → |
| CVE-2021-31808 | NVD → |
| CVE-2024-25617 | NVD → |
| CVE-2022-41317 | NVD → |
| CVE-2023-46847 | NVD → |
| CVE-2024-37894 | NVD → |
| CVE-2022-41318 | NVD → |
| CVE-2021-28662 | NVD → |
| CVE-2021-28116 | NVD → |
| CVE-2021-33620 | NVD → |
| CVE-2023-49288 | NVD → |
| CVE-2023-46846 | NVD → |
| CVE-2021-28652 | NVD → |
| CVE-2025-54574 | NVD → |
| CVE-2023-46728 | NVD → |
| CVE-2023-46724 | NVD → |
| CVE-2024-25111 | NVD → |
| CVE-2025-59362 | NVD → |
| CVE-2023-5824 | NVD → |
| CVE-2021-28651 | NVD → |
| CVE-2023-49285 | NVD → |
| CVE-2023-50269 | NVD → |
| CVE-2025-62168 | NVD → |
🔴 Este host possui 27 CVEs conhecidos associados aos seus serviços expostos. Este volume sugere software severamente desatualizado. Revise cada CVE no banco de dados NVD.
Fonte: Shodan InternetDB. Escaneado independentemente do abuse.mom.
Status em listas negras (DNSBL)
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
Threat Analysis
147.53.118.71 has been assigned a threat score of 205/100 (Critical). Uma pontuação tão alta marca um ator de ameaça crítico. Este endereço demonstrou comportamento malicioso persistente e agressivo em múltiplos vetores de detecção.
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
Nossa infraestrutura de monitoramento identificou 147.53.118.71, geolocalizado em Buffalo, United States, operando na rede de Blazing SEO, como fonte de atividade de rede suspeita. Durante sua janela de observação de 1 dias, registramos 1 requisições hostis deste IP — aproximadamente 1 por dia em média. 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. United States atualmente responde por 201 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. Uma pontuação de 205/100 coloca este endereço no nível mais alto de severidade.
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.
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💡 Credential Stuffing at Scale
Credential stuffing uses stolen username-password pairs from data breaches to attempt logins across many websites. Since users frequently reuse passwords, these automated attacks achieve success rates of 0.1-2%, which translates to thousands of compromised accounts from millions of attempts.
💡 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.