Relatório de ameaça IP
34.106.24.243
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
Geolocalização e classificação
Assinaturas de detecção
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Múltiplos User-Agents — técnica de rotação de bot | +25 | |
| Danger medium hits: 6 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| Burst: 18 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 21 req / 10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Foreign referer seen | Referer de domínio externo não relacionado | +10 | |
| 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 | |
| Burst: 13 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 14 req / 10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 |
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 34.106.24.243 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 34.106.24.243 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
🌊 Mitigação de inundação/DDoS
Implemente limit_req_zone no nginx. Implante CDN com proteção DDoS. Configure SYN cookies para controlar 34.106.24.243.
🔎 Defesa contra varredura de diretórios
IP 34.106.24.243 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
34.106.24.243 has been assigned a threat score of 180/100 (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
Nossa infraestrutura de monitoramento identificou 34.106.24.243, geolocalizado em Salt Lake City, United States, operando na rede de Google LLC, 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. Operando a partir de infraestrutura de datacenter, este IP é típico de endereços usados em operações de ataque organizadas. A combinação de 3 vetores de ataque distintos indica um ator de ameaça sofisticado implantando ferramentas automatizadas que sondam múltiplas superfícies de ataque simultaneamente. Nossos registros mostram 142 IPs maliciosos originados de United States, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. Uma pontuação de 180/100 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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💡 HTTP Header Analysis for Threat Detection
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.
💡 Privacy-Preserving Threat Detection
Advanced techniques enable threat detection while minimizing privacy impact. Encrypted DNS, differential privacy in analytics, and federated learning for threat models allow effective security monitoring without unnecessary surveillance of legitimate user behavior.