ABUSE.MOM
RELATÓRIO DE AMEAÇA

Relatório de ameaça IP
185.176.8.77

ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO

Gerado: 2026-10-25 16:52:55
Primeira vez visto: 2026-06-22 12:44:58
Última vez visto: 2026-06-27 23:13:18
155

⛔ Veredito: BLOQUEIO

Este endereço IP foi classificado como fonte de atividade automatizada maliciosa. Pontuação de ameaça: 155/100. Total de solicitações maliciosas observadas: 236.

01

Geolocalização e classificação

Endereço IP
185.176.8.77
Tipo
Hosting
País
🇪🇸 Spain
Cidade
Madrid
ISP
AXARNET COMUNICACIONES, S.L.
Organização
AXARNET COMUNICACIONES, S.L.
Sistema autônomo
AS50926 AXARNET COMUNICACIONES, S.L.
Nº de solicitações
236
02

Assinaturas de detecção

AssinaturaDescriçãoPontosGravidade
Directory ScanAnomalia comportamental detectada automaticamente+0
Σ = 0
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

2026-06-22 12:44:58
Primeira solicitação maliciosa detectada
IP entrou em monitoramento a partir dos logs
Durante observação
Múltiplas assinaturas de detecção ativadas
Directory Scan
2026-06-27 23:13:18
Última solicitação maliciosa observada
Pontuação total atingida: 155/100
Próximo ciclo
IP bloqueado — todas as solicitações subsequentes negadas (HTTP 403)
Adicionado à lista de bloqueio automaticamente
05

Provedor de rede

AXARNET COMUNICACIONES, S.L.
AS50926 · 🇪🇸 Spain

Detectamos 15 IPs maliciosos neste sistema autônomo.

Ver todos os IPs de AS50926 →
06

Recomendações

Ações tomadas e recomendadas

  • IP 185.176.8.77 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

⚙️ Segurança geral

Adicione 185.176.8.77 à lista de bloqueio do seu firewall. Revise logs para conexões bem-sucedidas.

09

Status em listas negras (DNSBL)

Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.

✓ Limpo
zen.spamhaus.org
✓ Limpo
bl.spamcop.net
✓ Limpo
cbl.abuseat.org
✓ Limpo
b.barracudacentral.org
✓ Limpo
spam.dnsbl.sorbs.net

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

10

Threat Analysis

185.176.8.77 has been assigned a threat score of 155/100 (Critical). Esta é uma ameaça de nível crítico. Administradores de sistemas devem tratar este IP como hostil e bloquear todas as conexões de entrada sem exceção.

📊 Threat Analysis

185.176.8.77 está registrado em Madrid, Spain, operando na rede de AXARNET COMUNICACIONES, S.L.. Este IP apareceu pela primeira vez em nossos feeds de ameaças após acionar múltiplas assinaturas de detecção comportamental. Nossos sensores capturaram 236 requisições maliciosas deste endereço em um período de 5 dias, refletindo uma cadência de ataque sustentada de ~47.2 requisições por dia. O IP é classificado como infraestrutura de hosting/datacenter, comumente associado a servidores alugados para campanhas de ataque automatizadas, comando e controle de botnets, ou varredura de vulnerabilidades em escala. Spain atualmente responde por 809 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte importante de tráfego malicioso. Uma pontuação de 155/100 coloca este endereço no nível mais alto de severidade.

This IP belongs to a hosting or data center provider. Malicious traffic from hosting infrastructure often originates from compromised VPS instances, rented servers used for scanning campaigns, or abused free-tier cloud accounts. Hosting providers typically respond to abuse reports within 24-72 hours.

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Security Intelligence

💡 Zero Trust Architecture Principles

Zero trust eliminates implicit trust based on network location. Every access request is verified regardless of source, minimizing the impact of compromised credentials or network breaches. Implementation requires strong identity verification and continuous authorization.

💡 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.

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