ABUSE.MOM
RELATÓRIO DE AMEAÇA

Relatório de ameaça IP
181.45.117.65

ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO

Gerado: 2026-10-24 16:07:48
Primeira vez visto: 2026-10-19 04:39:54
Última vez visto: 2026-10-24 14:10:01
60

⛔ Veredito: BLOQUEIO

Este endereço IP foi classificado como fonte de atividade automatizada maliciosa. Pontuação de ameaça: 60/100. Total de solicitações maliciosas observadas: 71.

DANGER_PATHRATIO_404REFERER
01

Geolocalização e classificação

Endereço IP
181.45.117.65
Tipo
Residential
País
🇦🇷 Argentina
Cidade
Ituzaingo
ISP
Telecentro S.A.
Organização
Telecentro S.A
Sistema autônomo
AS27747 Telecentro S.A.
Nº de solicitações
71
02

Assinaturas de detecção

AssinaturaDescriçãoPontosGravidade
404 ratio >= 60%Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração+25
Danger strong hits: 1Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits+25
Foreign refererReferer de domínio externo não relacionado+10
Σ = 60
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

2026-10-19 04:39:54
Primeira solicitação maliciosa detectada
IP entrou em monitoramento a partir dos logs
Durante observação
Múltiplas assinaturas de detecção ativadas
404 ratio >= 60% (+25), Danger strong hits: 1 (+25), Foreign referer (+10)
2026-10-24 14:10:01
Última solicitação maliciosa observada
Pontuação total atingida: 60/100
Próximo ciclo
IP bloqueado — todas as solicitações subsequentes negadas (HTTP 403)
Adicionado à lista de bloqueio automaticamente
05

Provedor de rede

Telecentro S.A.
AS27747 · 🇦🇷 Argentina
06

Recomendações

Ações tomadas e recomendadas

  • IP 181.45.117.65 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 181.45.117.65 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
bl.blocklist.de
✓ Limpo
zen.spamhaus.org
✓ Limpo
spam.dnsbl.sorbs.net
✓ Limpo
b.barracudacentral.org
✓ Limpo
dnsbl.dronebl.org
✓ Limpo
psbl.surriel.com
✓ Limpo
cbl.abuseat.org

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

10

Threat Analysis

181.45.117.65 has been assigned a threat score of 60/100 (High). O IP é classificado como ameaça de alto nível. Administradores de rede devem implementar regras de bloqueio e monitorar conexões deste endereço.

The following attack categories were identified:

Path Enumeration

📊 Threat Analysis

O endereço 181.45.117.65 se origina de Ituzaingo, Argentina, operando na rede de Telecentro S.A.. Foi identificado por meio de análise automatizada do tráfego de rede nos endpoints monitorados. Ao longo de 5 dias, este IP gerou 71 requisições maliciosas, com média de aproximadamente 14.2 requisições por dia. O endereço é classificado como residencial. Atividade maliciosa de IPs residenciais tipicamente indica comprometimento de dispositivo ou participação em botnet. O IP exibe comportamento de enumeração de diretórios, solicitando sistematicamente caminhos inexistentes. Argentina atualmente responde por 104 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. A pontuação de 60/100 justifica monitoramento ativo e limitação de taxa.

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

💡 SQL Injection Campaigns

SQL injection remains one of the most common web attack vectors. Attackers inject malicious SQL code through input fields to extract database contents, modify data, or gain administrative access. Automated scanners test for SQLi vulnerabilities at massive scale.

💡 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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