ABUSE.MOM
RELATÓRIO DE AMEAÇA

Relatório de ameaça IP
169.224.4.36

ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO

Gerado: 2026-07-28 20:36:29
Primeira vez visto: 2026-06-17 01:17:00
Última vez visto: 2026-06-21 16:23:18
60

⛔ Veredito: BLOQUEIO

Este endereço IP foi classificado como fonte de atividade automatizada maliciosa. Pontuação de ameaça: 60/100. Total de solicitações maliciosas observadas: 496.

01

Geolocalização e classificação

Endereço IP
169.224.4.36
Tipo
Residential
País
🇮🇶 IQ
Cidade
Baghdad
ISP
Earthlink Telecommunications Equipment Trading & Services DMCC
Organização
Earthlink Telecommunications Equipment Trading & Services DMCC
Sistema autônomo
AS199739 Earthlink Telecommunications Equipment Trading & Services DMCC
Nº de solicitações
496
02

Assinaturas de detecção

AssinaturaDescriçãoPontosGravidade
Directory ScanAnomalia comportamental detectada automaticamente+0
Σ = 0
03

Atividade observada

Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.

[redacted]
GET
/
200
Solicitações exibidas: 1 · HTTP 404: 0 · Padrões perigosos: 0

* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.

04

Cronologia

2026-06-17 01:17:00
Primeira solicitação maliciosa detectada
IP entrou em monitoramento a partir dos logs
Durante observação
Múltiplas assinaturas de detecção ativadas
Directory Scan
2026-06-21 16:23:18
Última solicitação maliciosa observada
Pontuação total atingida: 60/100
Próximo ciclo
IP bloqueado — todas as solicitações subsequentes negadas (HTTP 403)
Adicionado à lista de bloqueio automaticamente
05

Provedor de rede

Earthlink Telecommunications Equipment Trading & Services DMCC
AS199739 · 🇮🇶 IQ
06

Recomendações

Ações tomadas e recomendadas

  • IP 169.224.4.36 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 169.224.4.0/24
  • Reporte o abuso ao provedor de rede através do contato de abuso
  • Garanta que arquivos sensíveis (.env, .git) não sejam acessíveis pela web

⚙️ Segurança geral

Adicione 169.224.4.36 à lista de bloqueio do seu firewall. Revise logs para conexões bem-sucedidas.

07

Vizinhos em 169.224.4.0/24

Outros IPs bloqueados da mesma sub-rede /24 — indica abuso sistemático desta faixa de rede.

09

Status em listas negras (DNSBL)

Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.

✓ Limpo
zen.spamhaus.org
✓ Limpo
cbl.abuseat.org
✓ Limpo
bl.blocklist.de
✓ Limpo
spam.dnsbl.sorbs.net
✓ Limpo
bl.spamcop.net
✓ Limpo
dnsbl.dronebl.org
✓ Limpo
psbl.surriel.com

Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.

10

Threat Analysis

169.224.4.36 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.

📊 Threat Analysis

O endereço IP 169.224.4.36 foi rastreado até Baghdad, IQ, operando na rede de Earthlink Telecommunications Equipment Trading & Services DMCC. Nossos sistemas de detecção de ameaças sinalizaram este endereço com base em padrões de comportamento malicioso observados. Nossos sensores capturaram 496 requisições maliciosas deste endereço em um período de 4 dias, refletindo uma cadência de ataque sustentada de ~124 requisições por dia. Operando a partir de uma rede residencial, este IP pode representar um gateway doméstico comprometido ou dispositivo IoT recrutado para uma infraestrutura de ataque maior. IQ atualmente responde por 108 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.

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.

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Security Intelligence

💡 Privacy-Preserving Threat Detection

Advanced techniques enable threat detection while minimizing privacy impact. Encrypted DNS, differential privacy in analytics, and federated learning for threat models allow effective security monitoring without unnecessary surveillance of legitimate user behavior.

💡 Machine Learning in Threat Detection

Machine learning models analyze vast amounts of network traffic to identify attack patterns invisible to rule-based systems. Supervised models classify known attack types while unsupervised models detect anomalies that may indicate novel threats.

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