Relatório de ameaça IP
158.173.3.4
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
Geolocalização e classificação
Assinaturas de detecção
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Múltiplos User-Agents — técnica de rotação de bot | +25 | |
| Danger medium hits: 12 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| 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 | |
| Danger medium hits: 18 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 |
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 158.173.3.4 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 anomalias User-Agent
IP 158.173.3.4 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
🔎 Defesa contra varredura de diretórios
IP 158.173.3.4 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 158.173.3.4.
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 |
|---|---|---|---|
| 80 | HTTP | Low | HTTP web server — standard web traffic |
| 502 | Unknown | Low | Service on port 502 |
| 1337 | Unknown | Low | Service on port 1337 |
| 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
158.173.3.4 has been assigned a threat score of 165/100 (Critical). Isso representa um nível de risco crítico. Nossos sistemas de detecção identificaram múltiplos indicadores de alta confiança de intenção maliciosa.
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
O endereço IP 158.173.3.4 foi rastreado até Amsterdam, Netherlands, operando na rede de Datacamp Limited. Nossos sistemas de detecção de ameaças sinalizaram este endereço com base em padrões de comportamento malicioso observados. O endereço esteve ativo por 2 dias em nosso sistema de monitoramento, produzindo 21 requisições sinalizadas a uma taxa de ~10.5/dia. O endereço opera como um nó de saída VPN/proxy. Atacantes roteiam tráfego através de serviços de anonimização. Com 3 padrões de ataque diferentes detectados, este IP exibe comportamento característico de frameworks de varredura automatizada avançados. Nossos registros mostram 119 IPs maliciosos originados de Netherlands, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. Com uma pontuação de 165/100, 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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💡 HTTP Header Analysis for Threat Detection
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.
💡 Behavioral Analysis vs Signature Detection
Signature-based detection matches known attack patterns but misses novel threats. Behavioral analysis identifies anomalies in request patterns, timing, and volume, catching zero-day attacks that signatures cannot recognize.