
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| UA suspicious (short/empty) | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +15 | |
| Danger strong hits: 4 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 154.70.205.171 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
154.70.205.171 has been assigned a threat score of 115/100 (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 154.70.205.171 a atividade maliciosa originada de Méchouar de Casablanca, MA, operando na rede de HOSTOWEB.COM. O endereço está sob observação desde sua detecção inicial. Nossos sensores capturaram 1 requisições maliciosas deste endereço em um período de 1 dias, refletindo uma cadência de ataque sustentada de ~1 requisições por dia. O endereço é classificado como residencial. Atividade maliciosa de IPs residenciais tipicamente indica comprometimento de dispositivo ou participação em botnet. Detectadas anomalias suspeitas de User-Agent incluindo strings UA vazias, falsificadas ou em rotação rápida. Nossos registros mostram 111 IPs maliciosos originados de MA, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. Uma pontuação de 115/100 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.
TLS fingerprinting creates unique identifiers based on how clients negotiate encrypted connections. The JA3 and JA4 methods generate hashes from TLS ClientHello parameters, enabling identification of specific tools and malware regardless of IP address changes.
Examining HTTP headers beyond User-Agent reveals attack tools and automated scripts. Missing standard headers, unusual ordering, non-standard values, and inconsistencies with claimed client identity all serve as reliable detection signals.