
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Danger medium hits: 1 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +10 | |
| Danger strong hits: 2 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +50 | |
| 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 172.98.32.106 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.
172.98.32.106 has been assigned a threat score of 85/100 (Critical). Com esta classificação, o IP se enquadra na faixa de severidade crítica — entre os endereços mais perigosos em nosso banco de dados de monitoramento.
The following attack categories were identified:
A análise de inteligência de ameaças vinculou 172.98.32.106 a atividade maliciosa originada de an unknown location. O endereço está sob observação desde sua detecção inicial. Ao longo de 1 dias, este IP gerou 56 requisições maliciosas, com média de aproximadamente 56 requisições por dia. Detectadas anomalias suspeitas de User-Agent incluindo strings UA vazias, falsificadas ou em rotação rápida. Uma pontuação de 85/100 coloca este IP na categoria de alto risco. Bloqueio no nível de firewall é recomendado.
WordPress sites face constant automated attacks targeting xmlrpc.php for brute force amplification, wp-login.php for credential theft, and vulnerable plugins for remote code execution. Over 90% of CMS-based attacks specifically target WordPress installations.
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.