Relatório de ameaça IP
194.32.120.186
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
Geolocalização e classificação
Assinaturas de detecção
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +15 | |
| Burst 13/2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst 45/10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Danger medium hits: 32 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| Danger strong hits: 16 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Foreign referer | Referer de domínio externo não relacionado | +10 | |
| UA bot: Go-http-client | User-Agent de bot/rastreador conhecido detectado | +40 |
Atividade observada
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Cronologia
Provedor de rede
Recomendações
Ações tomadas e recomendadas
- IP 194.32.120.186 está bloqueado no nível da aplicação (HTTP 403)
- Considere bloquear no nível do firewall (iptables/CSF)
- Outros IPs maliciosos detectados na mesma sub-rede /24 — considere bloquear 194.32.120.0/24
- Reporte o abuso ao provedor de rede através do contato de abuso
- Garanta que arquivos sensíveis (.env, .git) não sejam acessíveis pela web
🔎 Defesa contra varredura de diretórios
IP 194.32.120.186 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
🌊 Mitigação de inundação/DDoS
Implemente limit_req_zone no nginx. Implante CDN com proteção DDoS. Configure SYN cookies para controlar 194.32.120.186.
🤖 Defesa contra anomalias User-Agent
IP 194.32.120.186 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
Vizinhos em 194.32.120.0/24
Outros IPs bloqueados da mesma sub-rede /24 — indica abuso sistemático desta faixa de rede.
Status em listas negras (DNSBL)
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
Threat Analysis
194.32.120.186 has been assigned a threat score of 295/100 (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:
📊 Threat Analysis
A análise de inteligência de ameaças vinculou 194.32.120.186 a atividade maliciosa originada de London, United Kingdom, operando na rede de UK Dedicated Servers Limited. O endereço está sob observação desde sua detecção inicial. Nossos sensores capturaram 127 requisições maliciosas deste endereço em um período de 4 dias, refletindo uma cadência de ataque sustentada de ~31.8 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. A combinação de 3 vetores de ataque distintos indica um ator de ameaça sofisticado implantando ferramentas automatizadas que sondam múltiplas superfícies de ataque simultaneamente. United Kingdom atualmente responde por 107 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. Com uma pontuação de 295/100, este IP está entre os mais perigosos do nosso banco de dados. Bloqueio imediato e completo é fortemente recomendado.
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.
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💡 DDoS Mitigation Approaches
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 in Threat Detection
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.