
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 3 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +75 | |
| Danger medium hits: 2 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +20 | |
| POST requests present | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +8 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Adicione 200.215.226.62 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.
200.215.226.62 has been assigned a threat score of 103/100 (Critical). Uma pontuação tão alta marca um ator de ameaça crítico. Este endereço demonstrou comportamento malicioso persistente e agressivo em múltiplos vetores de detecção.
O endereço 200.215.226.62 se origina de Recife, Brazil, operando na rede de LMGB SERVIÇOS DE TELECOMUNICAÇOES E INTERNET LTDA. Foi identificado por meio de análise automatizada do tráfego de rede nos endpoints monitorados. Nossos sensores capturaram 1 requisições maliciosas deste endereço em um período de 1 dias, refletindo uma cadência de ataque sustentada de ~1 requisições por dia. O endereço é classificado como residencial. Atividade maliciosa de IPs residenciais tipicamente indica comprometimento de dispositivo ou participação em botnet. Brazil atualmente responde por 107 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. Uma pontuação de 103/100 coloca este endereço no nível mais alto de severidade.
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.
SSRF attacks trick servers into making requests to internal resources that should not be publicly accessible. This can expose cloud metadata endpoints, internal APIs, and private network services, potentially leading to full infrastructure compromise.
Signature-based detection matches known attack patterns but misses novel threats. Behavioral analysis identifies anomalies in request patterns, timing, and volume, catching zero-day attacks that signatures cannot recognize.