Relatório de ameaça IP
158.173.3.121
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
Geolocalização e classificação
Assinaturas de detecção
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Danger medium hits: 4 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +40 | |
| 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 | |
| Danger medium hits: 6 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| Burst: 5 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 |
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 158.173.3.121 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 158.173.3.0/24
- 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 158.173.3.121 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
🌊 Mitigação de inundação/DDoS
Implemente limit_req_zone no nginx. Implante CDN com proteção DDoS. Configure SYN cookies para controlar 158.173.3.121.
Vizinhos em 158.173.3.0/24
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 |
|---|---|---|---|
| 8443 | HTTPS-Alt | Low | Service on port 8443 |
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
158.173.3.121 has been assigned a threat score of 140/100 (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
158.173.3.121 está registrado em Amsterdam, Netherlands, operando na rede de Datacamp Limited. Este IP apareceu pela primeira vez em nossos feeds de ameaças após acionar múltiplas assinaturas de detecção comportamental. Ao longo de 1 dias, este IP gerou 9 requisições maliciosas, com média de aproximadamente 9 requisições por dia. Este IP é identificado como um endpoint VPN ou proxy, comumente usado para mascarar a verdadeira origem do tráfego de ataque. Dois padrões de ataque foram identificados (Path Enumeration e Request Flooding), sugerindo uma campanha semi-automatizada que visa múltiplas vulnerabilidades. Nossos registros mostram 119 IPs maliciosos originados de Netherlands, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. Com uma pontuação de 140/100, este IP está entre os mais perigosos do nosso banco de dados. Bloqueio imediato e completo é fortemente recomendado.
This IP is associated with a VPN or proxy service. Attackers frequently route their traffic through anonymizing services to obscure their true location. This makes attribution more challenging but the malicious behavior patterns remain detectable.
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💡 File Upload Vulnerabilities
Insecure file upload functionality allows attackers to upload web shells, malware, or scripts that execute on the server. Proper validation must check file content, not just extensions, and uploaded files should be stored outside the web root.
💡 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.