
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Foreign referer | Referer de domínio externo não relacionado | +10 | |
| UA bot: Go-http-client | User-Agent de bot/rastreador conhecido detectado | +40 | |
| UA changed | Múltiplos User-Agents — técnica de rotação de bot | +25 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 165.211.23.157 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
165.211.23.157 has been assigned a threat score of 75/100 (High). Isso o classifica como uma ameaça de alta severidade. O bloqueio proativo é recomendado para infraestrutura sensível.
The following attack categories were identified:
O endereço 165.211.23.157 se origina de Yaoundé, CM, operando na rede de Cameroon Telecommunications Network. Foi identificado por meio de análise automatizada do tráfego de rede nos endpoints monitorados. O endereço esteve ativo por 1 dias em nosso sistema de monitoramento, produzindo 19 requisições sinalizadas a uma taxa de ~19/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. Detectadas anomalias suspeitas de User-Agent incluindo strings UA vazias, falsificadas ou em rotação rápida. CM atualmente responde por 46 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte notável de tráfego malicioso. Uma pontuação de 75/100 coloca este IP na categoria de alto risco. Bloqueio no nível de firewall é recomendado.
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.
Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.
When multiple IPs in a subnet show malicious behavior, subnet blocking efficiently neutralizes the threat. However, overly broad blocking risks impacting legitimate users. Analysis of subnet ownership and historical behavior guides appropriate blocking scope.