
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Burst 200/10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst 200/2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Danger medium hits: 12 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| Danger strong hits: 65 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Foreign referer | Referer de domínio externo não relacionado | +10 |
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 185.55.4.140.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
185.55.4.140 has been assigned a threat score of 240/100 (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:
O endereço 185.55.4.140 se origina de Ashburn, United States, operando na rede de Verizon Business. Foi identificado por meio de análise automatizada do tráfego de rede nos endpoints monitorados. Durante sua janela de observação de 5 dias, registramos 81 requisições hostis deste IP — aproximadamente 16.2 por dia em média. O endereço opera como um nó de saída VPN/proxy. Atacantes roteiam tráfego através de serviços de anonimização. Ataques baseados em taxa deste IP visam sobrecarregar recursos do servidor através de inundação de requisições de alto volume. Nossos registros mostram 36,231 IPs maliciosos originados de United States, posicionando-o como um contribuinte importante para atividade de ameaças global. Uma pontuação de 240/100 coloca este endereço no nível mais alto de severidade.
This IP is associated with a VPN or proxy service. Attackers frequently route their traffic through anonymizing services to obscure their true location. This makes attribution more challenging but the malicious behavior patterns remain detectable.
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
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.