ABUSE.MOM
RELATÓRIO DE AMEAÇA

Relatório de ameaça IP
175.126.146.174

ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO

Gerado: 2026-05-27 16:55:15
Primeira vez visto: 2026-02-23 01:00:08
Última vez visto: 2026-02-23 01:00:09
75

⛔ Veredito: BLOQUEIO

Este endereço IP foi classificado como fonte de atividade automatizada maliciosa. Pontuação de ameaça: 75/100. Total de solicitações maliciosas observadas: 42.

DANGER_PATHRATIO_404REFERER
01

Geolocalização e classificação

Endereço IP
175.126.146.174
Tipo
Residential
País
🇰🇷 South Korea
Cidade
Gwangyang
ISP
SK Broadband Co Ltd
Organização
SK Broadband Co Ltd
Sistema autônomo
AS9318 SK Broadband Co Ltd
Nº de solicitações
42
02

Assinaturas de detecção

AssinaturaDescriçãoPontosGravidade
Danger strong hits: 1Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits+25
404 ratio >= 60%Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração+25
Danger strong hits: 2Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits+50
404 ratio 40-60%Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração+15
Foreign referer seenReferer de domínio externo não relacionado+10
Σ = 125
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

2026-02-23 01:00:08
Primeira solicitação maliciosa detectada
IP entrou em monitoramento a partir dos logs
Durante observação
Múltiplas assinaturas de detecção ativadas
Danger strong hits: 1 (+25), 404 ratio >= 60% (+25), Danger strong hits: 2 (+50)
2026-02-23 01:00:09
Última solicitação maliciosa observada
Pontuação total atingida: 75/100
Próximo ciclo
IP bloqueado — todas as solicitações subsequentes negadas (HTTP 403)
Adicionado à lista de bloqueio automaticamente
05

Provedor de rede

SK Broadband Co Ltd
AS9318 · 🇰🇷 South Korea
06

Recomendações

Ações tomadas e recomendadas

  • IP 175.126.146.174 está bloqueado no nível da aplicação (HTTP 403)
  • Considere bloquear no nível do firewall (iptables/CSF)
  • 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 175.126.146.174 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.

09

Status em listas negras (DNSBL)

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

✓ Limpo
Spamhaus ZEN

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

10

Threat Analysis

175.126.146.174 has been assigned a threat score of 75/100 (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:

Path Enumeration

📊 Threat Analysis

O endereço 175.126.146.174 se origina de Gwangyang, South Korea, operando na rede de SK Broadband Co Ltd. Foi identificado por meio de análise automatizada do tráfego de rede nos endpoints monitorados. Nossos sensores capturaram 42 requisições maliciosas deste endereço em um período de 1 dias, refletindo uma cadência de ataque sustentada de ~42 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. O IP exibe comportamento de enumeração de diretórios, solicitando sistematicamente caminhos inexistentes. South Korea atualmente responde por 110 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. A pontuação de 75/100 indica um ator malicioso confirmado.

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

💡 HTTP Request Smuggling

Request smuggling exploits differences in how front-end and back-end servers parse HTTP requests. This technique can bypass security controls, poison web caches, and hijack other users sessions by desynchronizing request boundaries.

💡 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

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