ABUSE.MOM
RELATÓRIO DE AMEAÇA

Relatório de ameaça IP
34.47.150.162

ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO

Gerado: 2026-05-22 04:25:38
Primeira vez visto: 2026-05-15 08:00:09
Última vez visto: 2026-05-15 08:00:09
65

⛔ Veredito: BLOQUEIO

Este endereço IP foi classificado como fonte de atividade automatizada maliciosa. Pontuação de ameaça: 65/100. Total de solicitações maliciosas observadas: 1.

BOT_UADANGER_PATH
01

Geolocalização e classificação

Endereço IP
34.47.150.162
Tipo
Hosting
País
🇮🇳 India
Cidade
Mumbai
ISP
Google LLC
Organização
Google Cloud (asia-south1)
Sistema autônomo
AS396982 Google LLC
Nº de solicitações
1
02

Assinaturas de detecção

AssinaturaDescriçãoPontosGravidade
UA bot: crawlerUser-Agent de bot/rastreador conhecido detectado+40
Danger strong hits: 1Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits+25
Σ = 65
03

Atividade observada

Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.

[redacted]
GET
/
200
Solicitações exibidas: 1 · HTTP 404: 0 · Padrões perigosos: 0

* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.

04

Cronologia

2026-05-15 08:00:09
Primeira solicitação maliciosa detectada
IP entrou em monitoramento a partir dos logs
Durante observação
Múltiplas assinaturas de detecção ativadas
UA bot: crawler (+40), Danger strong hits: 1 (+25)
2026-05-15 08:00:09
Última solicitação maliciosa observada
Pontuação total atingida: 65/100
Próximo ciclo
IP bloqueado — todas as solicitações subsequentes negadas (HTTP 403)
Adicionado à lista de bloqueio automaticamente
05

Provedor de rede

Google LLC
AS396982 · 🇮🇳 India
06

Recomendações

Ações tomadas e recomendadas

  • IP 34.47.150.162 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 34.47.150.162 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.

09

Status em listas negras (DNSBL)

Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.

⛔ NA LISTA
zen.spamhaus.org
✓ Limpo
ix.dnsbl.manitu.net
✓ Limpo
dnsbl.sorbs.net
✓ Limpo
bl.spamcop.net
✓ Limpo
dnsbl-1.uceprotect.net
✓ Limpo
b.barracudacentral.org
✓ Limpo
truncate.gbudb.net
✓ Limpo
psbl.surriel.com

Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.

10

Threat Analysis

34.47.150.162 has been assigned a threat score of 65/100 (High). Isso o classifica como uma ameaça de alta severidade. O bloqueio proativo é recomendado para infraestrutura sensível.

The following attack categories were identified:

User-Agent Anomaly

📊 Threat Analysis

O endereço 34.47.150.162 se origina de Mumbai, India, operando na rede de Google LLC. 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 1 requisições sinalizadas a uma taxa de ~1/dia. Operando a partir de infraestrutura de datacenter, este IP é típico de endereços usados em operações de ataque organizadas. Detectadas anomalias suspeitas de User-Agent incluindo strings UA vazias, falsificadas ou em rotação rápida. Nossos registros mostram 102 IPs maliciosos originados de India, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. A pontuação de 65/100 justifica monitoramento ativo e limitação de taxa.

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.

💡 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.

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