Relatório de ameaça IP
165.154.172.72
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
Geolocalização e classificação
Assinaturas de detecção
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| UA bot: Go-http-client | User-Agent de bot/rastreador conhecido detectado | +40 | |
| UA changed for same IP | Múltiplos User-Agents — técnica de rotação de bot | +25 | |
| 404 ratio >= 60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +25 | |
| UA bot: curl | User-Agent de bot/rastreador conhecido detectado | +40 | |
| 404 ratio 40-60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +15 | |
| Foreign referer seen | Referer de domínio externo não relacionado | +10 |
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 165.154.172.72 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 165.154.172.0/24
- 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 165.154.172.72 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
🔎 Defesa contra varredura de diretórios
IP 165.154.172.72 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
Vizinhos em 165.154.172.0/24
Outros IPs bloqueados da mesma sub-rede /24 — indica abuso sistemático desta faixa de rede.
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
165.154.172.72 has been assigned a threat score of 90/100 (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:
📊 Threat Analysis
165.154.172.72 está registrado em Los Angeles, United States, operando na rede de UCLOUD INFORMATION TECHNOLOGY (HK) LIMITED. Este IP apareceu pela primeira vez em nossos feeds de ameaças após acionar múltiplas assinaturas de detecção comportamental. O endereço esteve ativo por 55 dias em nosso sistema de monitoramento, produzindo 5 requisições sinalizadas a uma taxa de ~0.1/dia. O IP é classificado como infraestrutura de hosting/datacenter, comumente associado a servidores alugados para campanhas de ataque automatizadas, comando e controle de botnets, ou varredura de vulnerabilidades em escala. Dois padrões de ataque foram identificados (User-Agent Anomaly e Path Enumeration), sugerindo uma campanha semi-automatizada que visa múltiplas vulnerabilidades. United States atualmente responde por 14 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte notável de tráfego malicioso. Uma pontuação de 90/100 coloca este endereço no nível mais alto de severidade.
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.
Related Threats
🇺🇸 Top threats from United States
165.154.163.113 (160)165.154.36.105 (145)107.150.105.5 (125)165.154.172.88 (125)165.154.182.168 (125)View all →Security Intelligence
💡 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.
💡 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.