Relatório de ameaça IP
23.82.29.103
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
Geolocalização e classificação
Assinaturas de detecção
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Danger medium hits: 4 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +40 | |
| 404 ratio 40-60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +15 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +20 | |
| Foreign referer seen | Referer de domínio externo não relacionado | +10 | |
| Danger medium hits: 8 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 |
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 23.82.29.103 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 23.82.29.0/24
- 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 varredura de diretórios
IP 23.82.29.103 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
Vizinhos em 23.82.29.0/24
Outros IPs bloqueados da mesma sub-rede /24 — indica abuso sistemático desta faixa de rede.
Portas abertas e serviços
Dados de reconhecimento de rede do Shodan. Portas abertas podem indicar serviços em execução, configurações incorretas ou superfícies de ataque.
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 80 | HTTP | Low | HTTP web server — standard web traffic |
| 4444 | Unknown | Low | Service on port 4444 |
| 7777 | Unknown | Low | Service on port 7777 |
| 12345 | Unknown | Low | Service on port 12345 |
| 36505 | Unknown | Low | Service on port 36505 |
Fonte: Shodan InternetDB. Escaneado independentemente do abuse.mom.
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
23.82.29.103 has been assigned a threat score of 105/100 (Critical). Isso o coloca na categoria de ameaça crítica. O bloqueio imediato é fortemente recomendado em todos os perímetros de rede.
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
A análise de inteligência de ameaças vinculou 23.82.29.103 a atividade maliciosa originada de San Jose, United States, operando na rede de Leaseweb USA, Inc.. O endereço está sob observação desde sua detecção inicial. Nossos sensores capturaram 5 requisições maliciosas deste endereço em um período de 5 dias, refletindo uma cadência de ataque sustentada de ~1 requisições por dia. Este endereço pertence a um provedor de datacenter ou hosting em nuvem. IPs de hosting são frequentemente aproveitados por agentes de ameaças que alugam instâncias VPS baratas especificamente para realizar ataques. O IP exibe comportamento de enumeração de diretórios, solicitando sistematicamente caminhos inexistentes. United States atualmente responde por 108 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. Uma pontuação de 105/100 coloca este endereço no nível mais alto de severidade.
This IP belongs to a hosting or data center provider. Malicious traffic from hosting infrastructure often originates from compromised VPS instances, rented servers used for scanning campaigns, or abused free-tier cloud accounts. Hosting providers typically respond to abuse reports within 24-72 hours.
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💡 Command Injection Techniques
Command injection occurs when attackers insert operating system commands through application inputs. Successful exploitation grants direct server access, enabling data theft, malware installation, and lateral movement across networks.
💡 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.