
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 3 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +75 | |
| Danger medium hits: 2 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +20 | |
| POST requests present | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +8 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Adicione 177.63.238.179 à lista de bloqueio do seu firewall. Revise logs para conexões bem-sucedidas.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
177.63.238.179 has been assigned a threat score of 103/100 (Critical). Uma pontuação tão alta marca um ator de ameaça crítico. Este endereço demonstrou comportamento malicioso persistente e agressivo em múltiplos vetores de detecção.
177.63.238.179 está registrado em São Paulo, Brazil, operando na rede de Vivo. Este IP apareceu pela primeira vez em nossos feeds de ameaças após acionar múltiplas assinaturas de detecção comportamental. Ao longo de 1 dias, este IP gerou 1 requisições maliciosas, com média de aproximadamente 1 requisições por dia. O endereço é classificado como residencial. Atividade maliciosa de IPs residenciais tipicamente indica comprometimento de dispositivo ou participação em botnet. Brazil atualmente responde por 151 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. Com uma pontuação de 103/100, 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.
Credential stuffing uses stolen username-password pairs from data breaches to attempt logins across many websites. Since users frequently reuse passwords, these automated attacks achieve success rates of 0.1-2%, which translates to thousands of compromised accounts from millions of attempts.
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.