Relatório de ameaça IP
156.230.252.216
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 | |
| 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 156.230.252.216 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 156.230.252.0/24
- Reporte o abuso ao provedor de rede através do contato de abuso
- Garanta que arquivos sensíveis (.env, .git) não sejam acessíveis pela web
⚙️ Segurança geral
Adicione 156.230.252.216 à lista de bloqueio do seu firewall. Revise logs para conexões bem-sucedidas.
Vizinhos em 156.230.252.0/24
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 |
|---|---|---|---|
| 8080 | HTTP-Alt | Low | HTTP alternative port — often used for admin panels or proxies |
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2023-46728 | NVD → |
| CVE-2021-46784 | NVD → |
| CVE-2025-62168 | NVD → |
| CVE-2024-23638 | NVD → |
| CVE-2023-46847 | NVD → |
| CVE-2023-49286 | NVD → |
| CVE-2025-59362 | NVD → |
| CVE-2026-33515 | NVD → |
| CVE-2022-41317 | NVD → |
| CVE-2023-46724 | NVD → |
| CVE-2026-32748 | NVD → |
| CVE-2023-46848 | NVD → |
| CVE-2023-5824 | NVD → |
| CVE-2026-33526 | NVD → |
| CVE-2023-46846 | NVD → |
| CVE-2023-50269 | NVD → |
| CVE-2023-49285 | NVD → |
| CVE-2025-54574 | NVD → |
| CVE-2022-41318 | NVD → |
| CVE-2024-37894 | NVD → |
| CVE-2023-49288 | NVD → |
| CVE-2024-25617 | NVD → |
| CVE-2024-45802 | NVD → |
| CVE-2024-25111 | NVD → |
🔴 Este host possui 24 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
156.230.252.216 has been assigned a threat score of 70/100 (High). O IP é classificado como ameaça de alto nível. Administradores de rede devem implementar regras de bloqueio e monitorar conexões deste endereço.
📊 Threat Analysis
A análise de inteligência de ameaças vinculou 156.230.252.216 a atividade maliciosa originada de New York, United States, operando na rede de DynaNode LLC. O endereço está sob observação desde sua detecção inicial. Durante sua janela de observação de 1 dias, registramos 1 requisições hostis deste IP — aproximadamente 1 por dia em média. Operando a partir de uma rede residencial, este IP pode representar um gateway doméstico comprometido ou dispositivo IoT recrutado para uma infraestrutura de ataque maior. United States atualmente responde por 199 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. Uma pontuação de 70/100 coloca este IP na categoria de alto risco. Bloqueio no nível de firewall é recomendado.
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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💡 Privacy-Preserving Threat Detection
Advanced techniques enable threat detection while minimizing privacy impact. Encrypted DNS, differential privacy in analytics, and federated learning for threat models allow effective security monitoring without unnecessary surveillance of legitimate user behavior.