
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Burst 10/10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst 10/2s | 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 188.17.168.142.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
188.17.168.142 has been assigned a threat score of 80/100 (Critical). Isso o coloca na categoria de ameaça crítica. O bloqueio imediato é fortemente recomendado em todos os perímetros de rede.
The following attack categories were identified:
A análise de inteligência de ameaças vinculou 188.17.168.142 a atividade maliciosa originada de Yekaterinburg, Russia, operando na rede de Rostelecom networks. O endereço está sob observação desde sua detecção inicial. Ao longo de 1 dias, este IP gerou 53 requisições maliciosas, com média de aproximadamente 53 requisições por dia. 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. Ataques baseados em taxa deste IP visam sobrecarregar recursos do servidor através de inundação de requisições de alto volume. Russia atualmente responde por 2,649 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte importante de tráfego malicioso. 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.