
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 1 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +25 | |
| Danger medium hits: 1 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +10 | |
| 404 ratio >= 60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +25 | |
| POST requests present | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +8 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 154.57.223.185 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.
154.57.223.185 has been assigned a threat score of 68/100 (High). Isso o classifica como uma ameaça de alta severidade. O bloqueio proativo é recomendado para infraestrutura sensível.
The following attack categories were identified:
A análise de inteligência de ameaças vinculou 154.57.223.185 a atividade maliciosa originada de Lahore, Pakistan, operando na rede de Trans World Enterprise Services (Private) Limited. O endereço está sob observação desde sua detecção inicial. O endereço esteve ativo por 1 dias em nosso sistema de monitoramento, produzindo 1 requisições sinalizadas a uma taxa de ~1/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. Pakistan atualmente responde por 112 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. A pontuação de 68/100 justifica monitoramento ativo e limitação de taxa.
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.
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 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.