
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Burst 58/2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst 59/10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| 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.
Implemente limit_req_zone no nginx. Implante CDN com proteção DDoS. Configure SYN cookies para controlar 172.56.155.83.
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.
172.56.155.83 has been assigned a threat score of 80/100 (Critical). Uma pontuação tão alta marca um ator de ameaça crítico. Este endereço demonstrou comportamento malicioso persistente e agressivo em múltiplos vetores de detecção.
The following attack categories were identified:
A análise de inteligência de ameaças vinculou 172.56.155.83 a atividade maliciosa originada de Rialto, United States, operando na rede de T-Mobile USA, Inc.. O endereço está sob observação desde sua detecção inicial. Ao longo de 1 dias, este IP gerou 22 requisições maliciosas, com média de aproximadamente 22 requisições por dia. Este é um IP de rede móvel. Embora endereços móveis sejam tipicamente compartilhados via CGNAT, a atividade maliciosa persistente sugere abuso automatizado. Ataques baseados em taxa deste IP visam sobrecarregar recursos do servidor através de inundação de requisições de alto volume. Nossos registros mostram 107 IPs maliciosos originados de United States, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. A pontuação de 80/100 indica um ator malicioso confirmado.
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
Analyzing attack patterns at the AS (Autonomous System) level reveals which networks harbor the most malicious activity. Some ASes have abuse rates orders of magnitude higher than average, indicating lax enforcement of acceptable use policies.