
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Múltiplos User-Agents — técnica de rotação de bot | +25 | |
| Danger strong hits: 9 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger medium hits: 5 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +50 | |
| Burst: 9 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Foreign referer seen | Referer de domínio externo não relacionado | +10 | |
| Danger strong hits: 4 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger medium hits: 3 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +30 | |
| 404 ratio >= 60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +25 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +20 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 160.34.223.214 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
Implemente limit_req_zone no nginx. Implante CDN com proteção DDoS. Configure SYN cookies para controlar 160.34.223.214.
IP 160.34.223.214 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
Dados de reconhecimento de rede do Shodan. Portas abertas podem indicar serviços em execução, configurações incorretas ou superfícies de ataque.
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 3389 | RDP | High | Remote Desktop Protocol — primary target for ransomware attacks |
⚠️ Foram detectadas 1 porta de alto risco em 160.34.223.214. RDP exposto (3389) é o vetor #1 para ataques de ransomware. Estes serviços não devem ser acessíveis publicamente sem regras rígidas de firewall.
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2019-0708 | NVD → |
🔴 Este host possui 1 CVEs conhecidos associados aos seus serviços expostos. Mesmo um pequeno número de CVEs pode representar risco significativo. Revise cada CVE no banco de dados NVD.
Fonte: Shodan InternetDB. Escaneado independentemente do abuse.mom.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
160.34.223.214 has been assigned a threat score of 220/100 (Critical). Esta é uma ameaça de nível crítico. Administradores de sistemas devem tratar este IP como hostil e bloquear todas as conexões de entrada sem exceção.
The following attack categories were identified:
160.34.223.214 está registrado em La Cañada, Mexico, operando na rede de Oracle Corporation. 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 2 requisições maliciosas, com média de aproximadamente 2 requisições por dia. Este é um endereço IP residencial, sugerindo um dispositivo doméstico comprometido como roteador, aparelho inteligente ou estação de trabalho infectada participando de uma botnet. A combinação de 3 vetores de ataque distintos indica um ator de ameaça sofisticado implantando ferramentas automatizadas que sondam múltiplas superfícies de ataque simultaneamente. Uma pontuação de 220/100 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.
GraphQL APIs introduce specific vulnerabilities including introspection information disclosure, query complexity attacks, batching abuse, and authorization bypass through nested queries. Depth limiting, cost analysis, and field-level authorization address these GraphQL-specific threats.