
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 1 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +25 | |
| Danger medium hits: 1 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +10 | |
| 404 ratio >= 60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +25 | |
| POST requests present | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +8 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 187.68.17.76 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
187.68.17.76 has been assigned a threat score of 68/100 (High). Esta pontuação indica alta severidade de ameaça. O IP mostrou padrões claros de comportamento malicioso que justificam medidas defensivas imediatas.
The following attack categories were identified:
A análise de inteligência de ameaças vinculou 187.68.17.76 a atividade maliciosa originada de Belo Horizonte, Brazil, operando na rede de Claro S/A. O endereço está sob observação desde sua detecção inicial. Durante sua janela de observação de 1 dias, registramos 1 requisições hostis deste IP — aproximadamente 1 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. O IP exibe comportamento de enumeração de diretórios, solicitando sistematicamente caminhos inexistentes. Brazil atualmente responde por 103 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. A pontuação de 68/100 justifica monitoramento ativo e limitação de taxa.
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.
Modern attacks increasingly target APIs rather than traditional web interfaces. Attackers enumerate endpoints, test for broken authentication, and exploit excessive data exposure. API attacks are harder to detect as they mimic legitimate programmatic access patterns.
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.