
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +15 | |
| Probe 302→404 | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +20 | |
| UA changed | Múltiplos User-Agents — técnica de rotação de bot | +25 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 2.184.176.91 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
IP 2.184.176.91 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
2.184.176.91 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.
The following attack categories were identified:
A análise de inteligência de ameaças vinculou 2.184.176.91 a atividade maliciosa originada de Yasuj, Iran, operando na rede de TIC Yasouj. O endereço está sob observação desde sua detecção inicial. Ao longo de 3 dias, este IP gerou 45 requisições maliciosas, com média de aproximadamente 15 requisições por dia. O endereço é classificado como residencial. Atividade maliciosa de IPs residenciais tipicamente indica comprometimento de dispositivo ou participação em botnet. Dois padrões de ataque foram identificados (Path Enumeration e User-Agent Anomaly), sugerindo uma campanha semi-automatizada que visa múltiplas vulnerabilidades. Nossos registros mostram 62 IPs maliciosos originados de Iran, posicionando-o como um contribuinte notável para atividade de ameaças global. A pontuação de 60/100 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.
Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.
Deepfake audio and video enable convincing impersonation of executives and trusted individuals. Real-time voice cloning has been used in successful fraud campaigns, adding a new dimension to social engineering that traditional security training does not address.