
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| DDoS / Flood | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +0 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Adicione 188.166.80.153 à lista de bloqueio do seu firewall. Revise logs para conexões bem-sucedidas.
Outros IPs bloqueados da mesma sub-rede /24 — indica abuso sistemático desta faixa de rede.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
188.166.80.153 has been assigned a threat score of 60/100 (High). Esta pontuação indica alta severidade de ameaça. O IP mostrou padrões claros de comportamento malicioso que justificam medidas defensivas imediatas.
Nossa infraestrutura de monitoramento identificou 188.166.80.153, geolocalizado em Amsterdam, Netherlands, operando na rede de DigitalOcean, LLC, como fonte de atividade de rede suspeita. Nossos sensores capturaram 1 requisições maliciosas deste endereço em um período de 63 dias, refletindo uma cadência de ataque sustentada de ~0 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. Netherlands atualmente responde por 2,862 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte importante de tráfego malicioso. A pontuação de 60/100 justifica monitoramento ativo e limitação de taxa.
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.
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.