Relatório de ameaça IP
3.145.3.249
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
Geolocalização e classificação
Assinaturas de detecção
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| UA bot: Go-http-client | User-Agent de bot/rastreador conhecido detectado | +40 | |
| UA changed for same IP | Múltiplos User-Agents — técnica de rotação de bot | +25 | |
| Danger strong hits: 4 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger medium hits: 2 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +20 | |
| Foreign referer seen | Referer de domínio externo não relacionado | +10 | |
| 404 ratio 40-60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +15 | |
| UA suspicious (short/empty) | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +15 | |
| Danger strong hits: 2 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +50 | |
| 404 ratio >= 60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +25 | |
| Danger medium hits: 1 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +10 | |
| Danger strong hits: 1 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +25 |
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 3.145.3.249 está bloqueado no nível da aplicação (HTTP 403)
- Considere bloquear no nível do firewall (iptables/CSF)
- 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 3.145.3.249 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
🔎 Defesa contra varredura de diretórios
IP 3.145.3.249 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
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
3.145.3.249 has been assigned a threat score of 210/100 (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:
📊 Threat Analysis
O endereço 3.145.3.249 se origina de Dublin, United States, operando na rede de Amazon.com, Inc.. Foi identificado por meio de análise automatizada do tráfego de rede nos endpoints monitorados. O endereço esteve ativo por 1 dias em nosso sistema de monitoramento, produzindo 15 requisições sinalizadas a uma taxa de ~15/dia. Operando a partir de infraestrutura de datacenter, este IP é típico de endereços usados em operações de ataque organizadas. Dois padrões de ataque foram identificados (User-Agent Anomaly e Path Enumeration), sugerindo uma campanha semi-automatizada que visa múltiplas vulnerabilidades. United States atualmente responde por 130 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. Uma pontuação de 210/100 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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💡 User-Agent Analysis Techniques
Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.
💡 Web Application Firewall Strategies
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.