ABUSE.MOM
RELATÓRIO DE AMEAÇA

Relatório de ameaça IP
209.87.169.126

ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO

Gerado: 2026-05-30 08:41:40
Primeira vez visto: 2026-02-28 21:00:05
Última vez visto: 2026-04-21 08:00:24
255

⛔ Veredito: BLOQUEIO

Este endereço IP foi classificado como fonte de atividade automatizada maliciosa. Pontuação de ameaça: 255/100. Total de solicitações maliciosas observadas: 10.

BOT_UARATIO_404REFERERUA_SUSDANGER_PATHUA_CHANGEDBURST
01

Geolocalização e classificação

Endereço IP
209.87.169.126
Tipo
Residential
País
🇺🇸 United States
Cidade
Jersey City
ISP
Active Data
Organização
Unknown
Sistema autônomo
AS62240 Clouvider
Nº de solicitações
10
02

Assinaturas de detecção

AssinaturaDescriçãoPontosGravidade
UA bot: Go-http-clientUser-Agent de bot/rastreador conhecido detectado+40
404 ratio >= 60%Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração+25
Foreign referer seenReferer de domínio externo não relacionado+10
UA suspicious (short/empty)Anomalia comportamental detectada automaticamente+15
Danger strong hits: 2Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits+50
Danger medium hits: 1Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração+10
404 ratio 40-60%Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração+15
UA changed for same IPMúltiplos User-Agents — técnica de rotação de bot+25
Danger strong hits: 1Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits+25
Danger strong hits: 378Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits+100
Danger medium hits: 970Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração+60
Burst: 19 req / 2sTaxa de solicitações anormalmente alta — varredura+35
Burst: 66 req / 10sTaxa de solicitações anormalmente alta — varredura+35
Danger strong hits: 377Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits+100
Danger medium hits: 966Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração+60
Burst: 21 req / 2sTaxa de solicitações anormalmente alta — varredura+35
Burst: 75 req / 10sTaxa de solicitações anormalmente alta — varredura+35
Burst: 60 req / 10sTaxa de solicitações anormalmente alta — varredura+35
Danger strong hits: 127Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits+100
Danger medium hits: 50Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração+60
Burst: 64 req / 10sTaxa de solicitações anormalmente alta — varredura+35
Σ = 905
03

Atividade observada

Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.

[redacted]
GET
/
200
[redacted]
GET
/page
200
Solicitações exibidas: 2 · HTTP 404: 0 · Padrões perigosos: 0

* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.

04

Cronologia

2026-02-28 21:00:05
Primeira solicitação maliciosa detectada
IP entrou em monitoramento a partir dos logs
Durante observação
Múltiplas assinaturas de detecção ativadas
UA bot: Go-http-client (+40), 404 ratio >= 60% (+25), Foreign referer seen (+10)
2026-04-21 08:00:24
Última solicitação maliciosa observada
Pontuação total atingida: 255/100
Próximo ciclo
IP bloqueado — todas as solicitações subsequentes negadas (HTTP 403)
Adicionado à lista de bloqueio automaticamente
05

Provedor de rede

Active Data
AS62240 · 🇺🇸 United States
06

Recomendações

Ações tomadas e recomendadas

  • IP 209.87.169.126 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 209.87.169.0/24
  • 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 anomalias User-Agent

IP 209.87.169.126 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.

🔎 Defesa contra varredura de diretórios

IP 209.87.169.126 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 209.87.169.126.

07

Vizinhos em 209.87.169.0/24

Outros IPs bloqueados da mesma sub-rede /24 — indica abuso sistemático desta faixa de rede.

09

Status em listas negras (DNSBL)

Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.

✓ Limpo
Spamhaus ZEN

Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.

10

Threat Analysis

209.87.169.126 has been assigned a threat score of 255/100 (Critical). Esta é uma ameaça de nível crítico. Administradores de sistemas devem tratar este IP como hostil e bloquear todas as conexões de entrada sem exceção.

The following attack categories were identified:

User-Agent AnomalyPath EnumerationRequest Flooding

📊 Threat Analysis

209.87.169.126 está registrado em Jersey City, United States, operando na rede de Active Data. Este IP apareceu pela primeira vez em nossos feeds de ameaças após acionar múltiplas assinaturas de detecção comportamental. O endereço esteve ativo por 51 dias em nosso sistema de monitoramento, produzindo 10 requisições sinalizadas a uma taxa de ~0.2/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. A combinação de 3 vetores de ataque distintos indica um ator de ameaça sofisticado implantando ferramentas automatizadas que sondam múltiplas superfícies de ataque simultaneamente. Nossos registros mostram 217 IPs maliciosos originados de United States, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. Com uma pontuação de 255/100, este IP está entre os mais perigosos do nosso banco de dados. Bloqueio imediato e completo é fortemente 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.

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Security Intelligence

💡 HTTP Header Analysis for Threat Detection

Examining HTTP headers beyond User-Agent reveals attack tools and automated scripts. Missing standard headers, unusual ordering, non-standard values, and inconsistencies with claimed client identity all serve as reliable detection signals.

💡 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.

🔍 Check Any IP Address

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