
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| 404 ratio >= 60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +25 | |
| Danger strong hits: 1 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +25 | |
| Foreign referer | 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 167.250.37.30 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.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
167.250.37.30 has been assigned a threat score of 60/100 (High). Neste nível de ameaça, o IP é considerado de alto risco. As regras de firewall devem ser atualizadas para negar tráfego desta fonte.
The following attack categories were identified:
Nossa infraestrutura de monitoramento identificou 167.250.37.30, geolocalizado em Santa Rita, PY, operando na rede de SOL TELECOMUNICACIONES S.A., como fonte de atividade de rede suspeita. Ao longo de 1 dias, este IP gerou 107 requisições maliciosas, com média de aproximadamente 107 requisições por dia. O endereço é classificado como residencial. Atividade maliciosa de IPs residenciais tipicamente indica comprometimento de dispositivo ou participação em botnet. O IP exibe comportamento de enumeração de diretórios, solicitando sistematicamente caminhos inexistentes. PY atualmente responde por 29 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte notável de tráfego malicioso. A pontuação de 60/100 justifica monitoramento ativo e limitação de taxa.
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.
Credential stuffing uses stolen username-password pairs from data breaches to attempt logins across many websites. Since users frequently reuse passwords, these automated attacks achieve success rates of 0.1-2%, which translates to thousands of compromised accounts from millions of attempts.
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.