Relatório de ameaça IP
34.162.225.243
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: 8 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| 404 ratio 40-60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +15 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +20 | |
| Burst: 14 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 14 req / 10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Foreign referer seen | Referer de domínio externo não relacionado | +10 |
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 34.162.225.243 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 34.162.225.243 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
🔎 Defesa contra varredura de diretórios
IP 34.162.225.243 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
🌊 Mitigação de inundação/DDoS
Implemente limit_req_zone no nginx. Implante CDN com proteção DDoS. Configure SYN cookies para controlar 34.162.225.243.
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 |
|---|---|---|---|
| 22 | SSH | Low | Secure Shell — common brute force target for remote access |
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
34.162.225.243 has been assigned a threat score of 200/100 (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
O endereço IP 34.162.225.243 foi rastreado até Columbus, United States, operando na rede de Google LLC. Nossos sistemas de detecção de ameaças sinalizaram este endereço com base em padrões de comportamento malicioso observados. Nossos sensores capturaram 1 requisições maliciosas deste endereço em um período de 1 dias, refletindo uma cadência de ataque sustentada de ~1 requisições por dia. Classificado como IP de hosting, este endereço provavelmente funciona em um servidor alugado ou instância em nuvem. Com 3 padrões de ataque diferentes detectados, este IP exibe comportamento característico de frameworks de varredura automatizada avançados. Nossos registros mostram 142 IPs maliciosos originados de United States, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. Com uma pontuação de 200/100, 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.
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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.
💡 Credential Stuffing at Scale
Credential stuffing uses stolen username-password pairs from data breaches to attempt logins across many websites. Since users frequently reuse passwords, these automated attacks achieve success rates of 0.1-2%, which translates to thousands of compromised accounts from millions of attempts.