
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 1 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +25 | |
| 404 ratio >= 60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +25 | |
| Foreign referer seen | Referer de domínio externo não relacionado | +10 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 213.230.72.123 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
213.230.72.123 has been assigned a threat score of 60/100 (High). O IP é classificado como ameaça de alto nível. Administradores de rede devem implementar regras de bloqueio e monitorar conexões deste endereço.
The following attack categories were identified:
O endereço IP 213.230.72.123 foi rastreado até Tashkent, UZ, operando na rede de "Uzbektelekom" Joint Stock Company. Nossos sistemas de detecção de ameaças sinalizaram este endereço com base em padrões de comportamento malicioso observados. Durante sua janela de observação de 1 dias, registramos 1 requisições hostis deste IP — aproximadamente 1 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. O IP exibe comportamento de enumeração de diretórios, solicitando sistematicamente caminhos inexistentes. UZ atualmente responde por 54 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte notável de tráfego malicioso. 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.
Insecure file upload functionality allows attackers to upload web shells, malware, or scripts that execute on the server. Proper validation must check file content, not just extensions, and uploaded files should be stored outside the web root.
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.