ABUSE.MOM
RELATÓRIO DE AMEAÇA

Relatório de ameaça IP
172.93.215.204

ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO

Gerado: 2026-05-30 08:24:51
Primeira vez visto: 2026-02-17 17:25:05
Última vez visto: 2026-05-30 08:11:01
165

⛔ Veredito: BLOQUEIO

Este endereço IP foi classificado como fonte de atividade automatizada maliciosa. Pontuação de ameaça: 165/100. Total de solicitações maliciosas observadas: 844.

BURSTDANGER_PATHIMPORTRATIO_404REDIRECT_PROBEREFERERUA_CHANGED
01

Geolocalização e classificação

Endereço IP
172.93.215.204
Tipo
Residential
País
🇺🇸 United States
Cidade
Jacksonville
ISP
DataWagon LLC
Organização
Nexeon Technologies
Sistema autônomo
AS27176 DataWagon LLC
Nº de solicitações
844
02

Assinaturas de detecção

AssinaturaDescriçãoPontosGravidade
404 ratio 40-60%Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração+15
Burst 5/2sTaxa de solicitações anormalmente alta — varredura+35
Burst: 5 req / 2sTaxa de solicitações anormalmente alta — varredura+35
Burst: 6 req / 2sTaxa de solicitações anormalmente alta — varredura+35
Danger medium hits: 10Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração+60
Danger medium hits: 32Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração+60
Danger medium hits: 4Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração+40
Danger medium hits: 5Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração+50
Danger medium hits: 6Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração+60
Foreign refererReferer de domínio externo não relacionado+10
Foreign referer seenReferer de domínio externo não relacionado+10
Imported from old blocklistAnomalia comportamental detectada automaticamente+0
Probe 302→404Anomalia comportamental detectada automaticamente+20
Probe pattern 302->404 same pathAnomalia comportamental detectada automaticamente+20
UA changed for same IPMúltiplos User-Agents — técnica de rotação de bot+25
Σ = 475
03

Atividade observada

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

[redacted]
GET
/
200
[redacted]
GET
/page
200
Solicitações exibidas: 2 · HTTP 404: 0 · Padrões perigosos: 0

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

04

Cronologia

2026-02-17 17:25:05
Primeira solicitação maliciosa detectada
IP entrou em monitoramento a partir dos logs
Durante observação
Múltiplas assinaturas de detecção ativadas
404 ratio 40-60% (+15), Burst 5/2s (+35), Burst: 5 req / 2s (+35)
2026-05-30 08:11:01
Última solicitação maliciosa observada
Pontuação total atingida: 165/100
Próximo ciclo
IP bloqueado — todas as solicitações subsequentes negadas (HTTP 403)
Adicionado à lista de bloqueio automaticamente
05

Provedor de rede

DataWagon LLC
AS27176 · 🇺🇸 United States
06

Recomendações

Ações tomadas e recomendadas

  • IP 172.93.215.204 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 172.93.215.0/24
  • Reporte o abuso ao provedor de rede através do contato de abuso
  • Garanta que arquivos sensíveis (.env, .git) não sejam acessíveis pela web

🔎 Defesa contra varredura de diretórios

IP 172.93.215.204 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.

🌊 Mitigação de inundação/DDoS

Implemente limit_req_zone no nginx. Implante CDN com proteção DDoS. Configure SYN cookies para controlar 172.93.215.204.

🤖 Defesa contra anomalias User-Agent

IP 172.93.215.204 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.

07

Vizinhos em 172.93.215.0/24

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
dnsbl.dronebl.org
✓ Limpo
spam.dnsbl.sorbs.net
✓ Limpo
bl.blocklist.de
✓ Limpo
b.barracudacentral.org
✓ Limpo
cbl.abuseat.org

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

10

Threat Analysis

172.93.215.204 has been assigned a threat score of 165/100 (Critical). Isso o coloca na categoria de ameaça crítica. O bloqueio imediato é fortemente recomendado em todos os perímetros de rede.

The following attack categories were identified:

Path EnumerationRequest FloodingUser-Agent Anomaly

📊 Threat Analysis

172.93.215.204 está registrado em Jacksonville, United States, operando na rede de DataWagon LLC. Este IP apareceu pela primeira vez em nossos feeds de ameaças após acionar múltiplas assinaturas de detecção comportamental. Durante sua janela de observação de 101 dias, registramos 844 requisições hostis deste IP — aproximadamente 8.4 por dia em média. 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. A combinação de 3 vetores de ataque distintos indica um ator de ameaça sofisticado implantando ferramentas automatizadas que sondam múltiplas superfícies de ataque simultaneamente. Nossos registros mostram 114 IPs maliciosos originados de United States, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. Com uma pontuação de 165/100, 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.

11

Related Threats

🇺🇸 Top threats from United States

104.28.246.115 (350)104.28.246.113 (340)104.28.246.116 (340)104.28.235.58 (340)104.28.246.122 (340)View all →

🏢 Same network: AS27176

104.219.239.149 (265)155.94.150.86 (255)172.81.133.213 (165)155.94.150.97 (165)104.219.236.16 (165)View all →
12

Security Intelligence

💡 DDoS Mitigation Approaches

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.

💡 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.

🔍 Check Any IP Address

Share this report: