Relatório de ameaça IP
209.87.169.37
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
Geolocalização e classificação
Assinaturas de detecção
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Múltiplos User-Agents — técnica de rotação de bot | +25 | |
| Danger strong hits: 378 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger medium hits: 970 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| Burst: 20 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 72 req / 10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 71 req / 10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| UA suspicious (short/empty) | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +15 | |
| Danger strong hits: 2 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +50 | |
| Danger medium hits: 1 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +10 |
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 209.87.169.37 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 209.87.169.37 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
🌊 Mitigação de inundação/DDoS
Implemente limit_req_zone no nginx. Implante CDN com proteção DDoS. Configure SYN cookies para controlar 209.87.169.37.
Vizinhos em 209.87.169.0/24
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
209.87.169.37 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:
📊 Threat Analysis
Nossa infraestrutura de monitoramento identificou 209.87.169.37, geolocalizado em Jersey City, United States, operando na rede de Clouvider Limited, como fonte de atividade de rede suspeita. Durante sua janela de observação de 1 dias, registramos 3 requisições hostis deste IP — aproximadamente 3 por dia em média. 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. Dois padrões de ataque foram identificados (User-Agent Anomaly e Request Flooding), sugerindo uma campanha semi-automatizada que visa múltiplas vulnerabilidades. United States atualmente responde por 217 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. 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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💡 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.
💡 CAPTCHA and Bot Detection
CAPTCHAs remain a primary bot defense but face increasing bypass rates from AI-powered solvers. Modern alternatives include invisible behavioral analysis, proof-of-work challenges, and device fingerprinting that detect bots without impacting user experience.