
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| 404 ratio >= 60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +25 | |
| Directory Scan | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +0 | |
| Foreign referer | Referer de domínio externo não relacionado | +10 | |
| 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 167.172.140.60 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
IP 167.172.140.60 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
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.
167.172.140.60 has been assigned a threat score of 60/100 (High). O IP é classificado como ameaça de alto nível. Administradores de rede devem implementar regras de bloqueio e monitorar conexões deste endereço.
The following attack categories were identified:
Nossa infraestrutura de monitoramento identificou 167.172.140.60, geolocalizado em North Bergen, United States, operando na rede de DigitalOcean, LLC, como fonte de atividade de rede suspeita. Durante sua janela de observação de 171 dias, registramos 160 requisições hostis deste IP — aproximadamente 0.9 por dia em média. Dois padrões de ataque foram identificados (Path Enumeration e User-Agent Anomaly), sugerindo uma campanha semi-automatizada que visa múltiplas vulnerabilidades. United States atualmente responde por 102 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. A pontuação de 60/100 justifica monitoramento ativo e limitação de taxa.
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.
Effective rate limiting must balance protection against abuse with allowing legitimate traffic bursts. Sliding window algorithms, token buckets, and adaptive thresholds based on client reputation provide layered defense against flooding attacks.