
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 12 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger medium hits: 9 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| Burst: 10 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 12 req / 10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| POST requests present | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +8 | |
| Imported from old blocklist | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +0 | |
| Danger strong hits: 2 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +50 | |
| Danger medium hits: 2 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +20 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Implemente limit_req_zone no nginx. Implante CDN com proteção DDoS. Configure SYN cookies para controlar 182.253.50.122.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
182.253.50.122 has been assigned a threat score of 238/100 (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:
A análise de inteligência de ameaças vinculou 182.253.50.122 a atividade maliciosa originada de Jakarta, Indonesia, operando na rede de Biznet Metronet. O endereço está sob observação desde sua detecção inicial. Durante sua janela de observação de 1 dias, registramos 4 requisições hostis deste IP — aproximadamente 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. Ataques baseados em taxa deste IP visam sobrecarregar recursos do servidor através de inundação de requisições de alto volume. Nossos registros mostram 101 IPs maliciosos originados de Indonesia, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. Uma pontuação de 238/100 coloca este endereço no nível mais alto de severidade.
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.
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.