
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Danger medium hits: 6 | 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 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 167.160.66.215 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
Outros IPs bloqueados da mesma sub-rede /24 — indica abuso sistemático desta faixa de rede.
Dados de reconhecimento de rede do Shodan. Portas abertas podem indicar serviços em execução, configurações incorretas ou superfícies de ataque.
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 8000 | Unknown | Low | Service on port 8000 |
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2021-28116 | NVD → |
| CVE-2023-46847 | NVD → |
| CVE-2021-31807 | NVD → |
| CVE-2024-37894 | NVD → |
| CVE-2022-41317 | NVD → |
| CVE-2025-59362 | NVD → |
| CVE-2024-45802 | NVD → |
| CVE-2023-46728 | NVD → |
| CVE-2023-49288 | NVD → |
| CVE-2021-28652 | NVD → |
| CVE-2024-25111 | NVD → |
| CVE-2021-28651 | NVD → |
| CVE-2021-28662 | NVD → |
| CVE-2021-33620 | NVD → |
| CVE-2025-62168 | NVD → |
| CVE-2021-31808 | NVD → |
| CVE-2021-46784 | NVD → |
| CVE-2023-5824 | NVD → |
| CVE-2023-50269 | NVD → |
| CVE-2023-46846 | NVD → |
| CVE-2023-49285 | NVD → |
| CVE-2023-46724 | NVD → |
| CVE-2022-41318 | NVD → |
| CVE-2021-31806 | NVD → |
| CVE-2024-25617 | NVD → |
🔴 Este host possui 27 CVEs conhecidos associados aos seus serviços expostos. Este volume sugere software severamente desatualizado. 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.
167.160.66.215 has been assigned a threat score of 105/100 (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:
Nossa infraestrutura de monitoramento identificou 167.160.66.215, geolocalizado em San Francisco, United States, operando na rede de Sprious LLC, como fonte de atividade de rede suspeita. Nossos sensores capturaram 1 requisições maliciosas deste endereço em um período de 1 dias, refletindo uma cadência de ataque sustentada de ~1 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. O IP exibe comportamento de enumeração de diretórios, solicitando sistematicamente caminhos inexistentes. Nossos registros mostram 202 IPs maliciosos originados de United States, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. Com uma pontuação de 105/100, este IP está entre os mais perigosos do nosso banco de dados. Bloqueio imediato e completo é fortemente 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.
Vulnerability scanning is the automated process of probing web applications for known weaknesses. Attackers use tools like Nuclei, Nikto, and ZAP to test thousands of hosts per hour, looking for exposed configuration files, outdated software, and default credentials.
CAPTCHAs remain a primary bot defense but face increasing bypass rates from AI-powered solvers. Modern alternatives include invisible behavioral analysis, proof-of-work challenges, and device fingerprinting that detect bots without impacting user experience.