Relatório de ameaça IP
182.9.1.186
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
Geolocalização e classificação
Assinaturas de detecção
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Directory Scan | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +0 |
Atividade observada
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Cronologia
Provedor de rede
Detectamos 103 IPs maliciosos neste sistema autônomo.
Recomendações
Ações tomadas e recomendadas
- IP 182.9.1.186 está bloqueado no nível da aplicação (HTTP 403)
- Considere bloquear no nível do firewall (iptables/CSF)
- Outros IPs maliciosos detectados na mesma sub-rede /24 — considere bloquear 182.9.1.0/24
- Reporte o abuso ao provedor de rede através do contato de abuso
- Garanta que arquivos sensíveis (.env, .git) não sejam acessíveis pela web
⚙️ Segurança geral
Adicione 182.9.1.186 à lista de bloqueio do seu firewall. Revise logs para conexões bem-sucedidas.
Vizinhos em 182.9.1.0/24
Outros IPs bloqueados da mesma sub-rede /24 — indica abuso sistemático desta faixa de rede.
Status em listas negras (DNSBL)
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
Threat Analysis
182.9.1.186 has been assigned a threat score of 78/100 (High). Esta pontuação indica alta severidade de ameaça. O IP mostrou padrões claros de comportamento malicioso que justificam medidas defensivas imediatas.
📊 Threat Analysis
Nossa infraestrutura de monitoramento identificou 182.9.1.186, geolocalizado em Surakarta, Indonesia, operando na rede de PT Telekomunikasi Selular Indonesia, como fonte de atividade de rede suspeita. O endereço esteve ativo por 24 dias em nosso sistema de monitoramento, produzindo 344 requisições sinalizadas a uma taxa de ~14.3/dia. Nossos registros mostram 1,097 IPs maliciosos originados de Indonesia, posicionando-o como um contribuinte importante para atividade de ameaças global. A pontuação de 78/100 indica um ator malicioso confirmado.
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💡 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.
💡 Automated Incident Response
Automated response systems can block threats in milliseconds, far faster than human analysts. However, automation requires careful safeguards — rate limits on blocking actions, automatic expiration, and human review queues prevent automated systems from causing self-inflicted outages.