
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Múltiplos User-Agents — técnica de rotação de bot | +25 | |
| Danger strong hits: 2 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +50 | |
| Danger medium hits: 1 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +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 31.171.130.123 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
Outros IPs bloqueados da mesma sub-rede /24 — indica abuso sistemático desta faixa de rede.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
31.171.130.123 has been assigned a threat score of 85/100 (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:
A análise de inteligência de ameaças vinculou 31.171.130.123 a atividade maliciosa originada de Slough, United Kingdom, operando na rede de F.N.S. HOLDINGS LIMITED. O endereço está sob observação desde sua detecção inicial. O endereço esteve ativo por 1 dias em nosso sistema de monitoramento, produzindo 1 requisições sinalizadas a uma taxa de ~1/dia. Este IP é identificado como um endpoint VPN ou proxy, comumente usado para mascarar a verdadeira origem do tráfego de ataque. Detectadas anomalias suspeitas de User-Agent incluindo strings UA vazias, falsificadas ou em rotação rápida. Nossos registros mostram 145 IPs maliciosos originados de United Kingdom, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. A pontuação de 85/100 indica um ator malicioso confirmado.
This IP is associated with a VPN or proxy service. Attackers frequently route their traffic through anonymizing services to obscure their true location. This makes attribution more challenging but the malicious behavior patterns remain detectable.
TLS fingerprinting creates unique identifiers based on how clients negotiate encrypted connections. The JA3 and JA4 methods generate hashes from TLS ClientHello parameters, enabling identification of specific tools and malware regardless of IP address changes.
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.