
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Burst 14/10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst 14/2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| 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 188.104.22.134.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
188.104.22.134 has been assigned a threat score of 80/100 (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.
The following attack categories were identified:
O endereço 188.104.22.134 se origina de Lahr, Germany, operando na rede de VF-Network. Foi identificado por meio de análise automatizada do tráfego de rede nos endpoints monitorados. Ao longo de 4 dias, este IP gerou 84 requisições maliciosas, com média de aproximadamente 21 requisições por dia. O endereço é classificado como residencial. Atividade maliciosa de IPs residenciais tipicamente indica comprometimento de dispositivo ou participação em botnet. Ataques baseados em taxa deste IP visam sobrecarregar recursos do servidor através de inundação de requisições de alto volume. Nossos registros mostram 3,644 IPs maliciosos originados de Germany, posicionando-o como um contribuinte importante para atividade de ameaças global. Uma pontuação de 80/100 coloca este IP na categoria de alto risco. Bloqueio no nível de firewall é recomendado.
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.
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.