Relatório de ameaça IP
34.76.206.13
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
Geolocalização e classificação
Assinaturas de detecção
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| 404 ratio >= 60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +25 | |
| Burst 188/10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst 194/10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst 196/10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst 54/2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst 55/2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Danger medium hits: 40 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| Danger strong hits: 241 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| POST seen | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +8 | |
| UA changed | Múltiplos User-Agents — técnica de rotação de bot | +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 34.76.206.13 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 varredura de diretórios
IP 34.76.206.13 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 34.76.206.13.
🤖 Defesa contra anomalias User-Agent
IP 34.76.206.13 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
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
34.76.206.13 has been assigned a threat score of 288/100 (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
34.76.206.13 está registrado em Brussels, Belgium, operando na rede de Google LLC. Este IP apareceu pela primeira vez em nossos feeds de ameaças após acionar múltiplas assinaturas de detecção comportamental. Nossos sensores capturaram 181 requisições maliciosas deste endereço em um período de 2 dias, refletindo uma cadência de ataque sustentada de ~90.5 requisições por dia. 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. Belgium atualmente responde por 101 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. Uma pontuação de 288/100 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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Security Intelligence
💡 DDoS Mitigation Approaches
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
💡 Machine Learning in Threat Detection
Machine learning models analyze vast amounts of network traffic to identify attack patterns invisible to rule-based systems. Supervised models classify known attack types while unsupervised models detect anomalies that may indicate novel threats.