
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| DDoS / Flood | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +0 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Adicione 161.115.234.56 à lista de bloqueio do seu firewall. Revise logs para conexões bem-sucedidas.
Outros IPs bloqueados da mesma sub-rede /24 — indica abuso sistemático desta faixa de rede.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
161.115.234.56 has been assigned a threat score of 80/100 (Critical). Com esta classificação, o IP se enquadra na faixa de severidade crítica — entre os endereços mais perigosos em nosso banco de dados de monitoramento.
Nossa infraestrutura de monitoramento identificou 161.115.234.56, geolocalizado em Los Angeles, United States, operando na rede de Server Mania Inc, como fonte de atividade de rede suspeita. Nossos sensores capturaram 50 requisições maliciosas deste endereço em um período de 28 dias, refletindo uma cadência de ataque sustentada de ~1.8 requisições por dia. Nossos registros mostram 108 IPs maliciosos originados de United States, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. Uma pontuação de 80/100 coloca este IP na categoria de alto risco. Bloqueio no nível de firewall é recomendado.
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
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.