
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| UA bot: curl | User-Agent de bot/rastreador conhecido detectado | +40 | |
| UA changed for same IP | Múltiplos User-Agents — técnica de rotação de bot | +25 | |
| Danger medium hits: 27 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| 404 ratio >= 60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +25 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +20 | |
| Burst: 132 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 200 req / 10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Foreign referer seen | Referer de domínio externo não relacionado | +10 | |
| 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.
IP 23.91.97.174 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
IP 23.91.97.174 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
Implemente limit_req_zone no nginx. Implante CDN com proteção DDoS. Configure SYN cookies para controlar 23.91.97.174.
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 |
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2019-9511 | NVD → |
| CVE-2025-23419 | NVD → |
| CVE-2019-9513 | NVD → |
| CVE-2019-9516 | NVD → |
| CVE-2018-16843 | NVD → |
| CVE-2023-44487 | NVD → |
| CVE-2018-16845 | NVD → |
| CVE-2017-20005 | NVD → |
| CVE-2018-16844 | NVD → |
| CVE-2017-7529 | NVD → |
| CVE-2019-20372 | NVD → |
| CVE-2021-3618 | NVD → |
| CVE-2021-23017 | NVD → |
🔴 Este host possui 13 CVEs conhecidos associados aos seus serviços expostos. Este volume sugere software severamente desatualizado. Revise cada CVE no banco de dados NVD.
Fonte: Shodan InternetDB. Escaneado independentemente do abuse.mom.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
23.91.97.174 has been assigned a threat score of 258/100 (Critical). Com esta classificação, o IP se enquadra na faixa de severidade crítica — entre os endereços mais perigosos em nosso banco de dados de monitoramento.
The following attack categories were identified:
Nossa infraestrutura de monitoramento identificou 23.91.97.174, geolocalizado em Hong Kong, Hong Kong, operando na rede de Zenlayer Inc, como fonte de atividade de rede suspeita. Durante sua janela de observação de 1 dias, registramos 2 requisições hostis deste IP — aproximadamente 2 por dia em média. 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. Com 3 padrões de ataque diferentes detectados, este IP exibe comportamento característico de frameworks de varredura automatizada avançados. Hong Kong atualmente responde por 101 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. Com uma pontuação de 258/100, este IP está entre os mais perigosos do nosso banco de dados. Bloqueio imediato e completo é fortemente recomendado.
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.
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.
WAFs inspect HTTP traffic to block common attacks but require careful tuning. Overly aggressive rules cause false positives while permissive configurations miss attacks. Modern WAFs combine signature matching with behavioral analysis and machine learning.