Relatório de ameaça IP
185.128.227.19
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
Geolocalização e classificação
Assinaturas de detecção
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Múltiplos User-Agents — técnica de rotação de bot | +25 | |
| Danger strong hits: 9 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger medium hits: 5 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +50 | |
| Burst: 8 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Foreign referer seen | Referer de domínio externo não relacionado | +10 | |
| Danger strong hits: 4 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger medium hits: 3 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +30 | |
| 404 ratio >= 60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +25 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +20 | |
| Danger strong hits: 2 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +50 | |
| Danger medium hits: 1 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +10 | |
| Burst: 6 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 |
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
Recomendações
Ações tomadas e recomendadas
- IP 185.128.227.19 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 anomalias User-Agent
IP 185.128.227.19 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
🌊 Mitigação de inundação/DDoS
Implemente limit_req_zone no nginx. Implante CDN com proteção DDoS. Configure SYN cookies para controlar 185.128.227.19.
🔎 Defesa contra varredura de diretórios
IP 185.128.227.19 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
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
185.128.227.19 has been assigned a threat score of 220/100 (Critical). Isso representa um nível de risco crítico. Nossos sistemas de detecção identificaram múltiplos indicadores de alta confiança de intenção maliciosa.
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
O endereço 185.128.227.19 se origina de Iskandar Puteri, MY, operando na rede de Advin Services LLC. Foi identificado por meio de análise automatizada do tráfego de rede nos endpoints monitorados. Nossos sensores capturaram 14 requisições maliciosas deste endereço em um período de 1 dias, refletindo uma cadência de ataque sustentada de ~14 requisições por dia. O endereço é classificado como residencial. Atividade maliciosa de IPs residenciais tipicamente indica comprometimento de dispositivo ou participação em botnet. A combinação de 3 vetores de ataque distintos indica um ator de ameaça sofisticado implantando ferramentas automatizadas que sondam múltiplas superfícies de ataque simultaneamente. Nossos registros mostram 101 IPs maliciosos originados de MY, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. Uma pontuação de 220/100 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.
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Security Intelligence
💡 TLS Fingerprinting (JA3/JA4)
TLS fingerprinting creates unique identifiers based on how clients negotiate encrypted connections. The JA3 and JA4 methods generate hashes from TLS ClientHello parameters, enabling identification of specific tools and malware regardless of IP address changes.
💡 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.