Relatório de ameaça IP
147.53.121.193
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
Geolocalização e classificação
Assinaturas de detecção
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Danger medium hits: 6 | 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 147.53.121.193 está bloqueado no nível da aplicação (HTTP 403)
- Considere bloquear no nível do firewall (iptables/CSF)
- Outros IPs maliciosos detectados na mesma sub-rede /24 — considere bloquear 147.53.121.0/24
- 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 147.53.121.193 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
Vizinhos em 147.53.121.0/24
Outros IPs bloqueados da mesma sub-rede /24 — indica abuso sistemático desta faixa de rede.
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-2024-37894 | NVD → |
| CVE-2023-46728 | NVD → |
| CVE-2022-41317 | NVD → |
| CVE-2023-49288 | NVD → |
| CVE-2021-31807 | NVD → |
| CVE-2021-33620 | NVD → |
| CVE-2021-46784 | NVD → |
| CVE-2022-41318 | NVD → |
| CVE-2023-46847 | NVD → |
| CVE-2025-54574 | NVD → |
| CVE-2021-31806 | NVD → |
| CVE-2024-25617 | NVD → |
| CVE-2021-28652 | NVD → |
| CVE-2024-25111 | NVD → |
| CVE-2021-28116 | NVD → |
| CVE-2023-46724 | NVD → |
| CVE-2023-50269 | NVD → |
| CVE-2021-31808 | NVD → |
| CVE-2023-5824 | NVD → |
| CVE-2025-59362 | NVD → |
| CVE-2023-49285 | NVD → |
| CVE-2024-45802 | NVD → |
| CVE-2025-62168 | NVD → |
| CVE-2021-28651 | NVD → |
| CVE-2023-46846 | 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
147.53.121.193 has been assigned a threat score of 105/100 (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 147.53.121.193, geolocalizado em Dallas, United States, operando na rede de Blazing SEO, como fonte de atividade de rede suspeita. Ao longo de 1 dias, este IP gerou 1 requisições maliciosas, com média de aproximadamente 1 requisições por dia. Este é um endereço IP residencial, sugerindo um dispositivo doméstico comprometido como roteador, aparelho inteligente ou estação de trabalho infectada participando de uma botnet. O IP exibe comportamento de enumeração de diretórios, solicitando sistematicamente caminhos inexistentes. Nossos registros mostram 201 IPs maliciosos originados de United States, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. Uma pontuação de 105/100 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.