ABUSE.MOM
RELATÓRIO DE AMEAÇA

Relatório de ameaça IP
158.173.241.95

ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO

Gerado: 2026-08-01 03:48:03
Primeira vez visto: 2026-06-25 11:29:12
Última vez visto: 2026-06-27 22:57:07
70

⛔ Veredito: BLOQUEIO

Este endereço IP foi classificado como fonte de atividade automatizada maliciosa. Pontuação de ameaça: 70/100. Total de solicitações maliciosas observadas: 372.

01

Geolocalização e classificação

Endereço IP
158.173.241.95
Tipo
Hosting
País
🇸🇪 Sweden
Cidade
Stockholm
ISP
Datacamp Limited
Organização
VPN Consumer Stockholm, Sweden
Sistema autônomo
AS212238 Datacamp Limited
Nº de solicitações
372
02

Assinaturas de detecção

AssinaturaDescriçãoPontosGravidade
Directory ScanAnomalia comportamental detectada automaticamente+0
Σ = 0
03

Atividade observada

Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.

[redacted]
GET
/
200
Solicitações exibidas: 1 · HTTP 404: 0 · Padrões perigosos: 0

* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.

04

Cronologia

2026-06-25 11:29:12
Primeira solicitação maliciosa detectada
IP entrou em monitoramento a partir dos logs
Durante observação
Múltiplas assinaturas de detecção ativadas
Directory Scan
2026-06-27 22:57:07
Última solicitação maliciosa observada
Pontuação total atingida: 70/100
Próximo ciclo
IP bloqueado — todas as solicitações subsequentes negadas (HTTP 403)
Adicionado à lista de bloqueio automaticamente
05

Provedor de rede

Datacamp Limited
AS212238 · 🇸🇪 Sweden
06

Recomendações

Ações tomadas e recomendadas

  • IP 158.173.241.95 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 158.173.241.0/24
  • 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 158.173.241.95 à lista de bloqueio do seu firewall. Revise logs para conexões bem-sucedidas.

07

Vizinhos em 158.173.241.0/24

Outros IPs bloqueados da mesma sub-rede /24 — indica abuso sistemático desta faixa de rede.

09

Status em listas negras (DNSBL)

Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.

✓ Limpo
zen.spamhaus.org
✓ Limpo
spam.dnsbl.sorbs.net
✓ Limpo
cbl.abuseat.org
✓ Limpo
bl.spamcop.net
✓ Limpo
bl.blocklist.de
✓ Limpo
b.barracudacentral.org
✓ Limpo
psbl.surriel.com
✓ Limpo
dnsbl.dronebl.org

Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.

10

Threat Analysis

158.173.241.95 has been assigned a threat score of 70/100 (High). Neste nível de ameaça, o IP é considerado de alto risco. As regras de firewall devem ser atualizadas para negar tráfego desta fonte.

📊 Threat Analysis

158.173.241.95 está registrado em Stockholm, Sweden, operando na rede de Datacamp Limited. Este IP apareceu pela primeira vez em nossos feeds de ameaças após acionar múltiplas assinaturas de detecção comportamental. O endereço esteve ativo por 2 dias em nosso sistema de monitoramento, produzindo 372 requisições sinalizadas a uma taxa de ~186/dia. Este endereço pertence a um provedor de datacenter ou hosting em nuvem. IPs de hosting são frequentemente aproveitados por agentes de ameaças que alugam instâncias VPS baratas especificamente para realizar ataques. A pontuação de 70/100 indica um ator malicioso confirmado.

This IP belongs to a hosting or data center provider. Malicious traffic from hosting infrastructure often originates from compromised VPS instances, rented servers used for scanning campaigns, or abused free-tier cloud accounts. Hosting providers typically respond to abuse reports within 24-72 hours.

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Security Intelligence

💡 Tor Exit Node Detection

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💡 Web Application Firewall Strategies

WAFs inspect HTTP traffic to block common attacks but require careful tuning. Overly aggressive rules cause false positives while permissive configurations miss attacks. Modern WAFs combine signature matching with behavioral analysis and machine learning.

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