Relatório de ameaça IP
35.230.183.147
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: 19 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 |
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 35.230.183.147 está bloqueado no nível da aplicação (HTTP 403)
- Considere bloquear no nível do firewall (iptables/CSF)
- Outros IPs maliciosos detectados na mesma sub-rede /24 — considere bloquear 35.230.183.0/24
- 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 35.230.183.147 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 35.230.183.147.
Vizinhos em 35.230.183.0/24
Outros IPs bloqueados da mesma sub-rede /24 — indica abuso sistemático desta faixa de rede.
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 |
|---|---|---|---|
| 80 | HTTP | Low | HTTP web server — standard web traffic |
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
35.230.183.147 has been assigned a threat score of 165/100 (Critical). Isso representa um nível de risco crítico. Nossos sistemas de detecção identificaram múltiplos indicadores de alta confiança de intenção maliciosa.
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
35.230.183.147 está registrado em Washington, United States, operando na rede de Google LLC. Este IP apareceu pela primeira vez em nossos feeds de ameaças após acionar múltiplas assinaturas de detecção comportamental. Ao longo de 1 dias, este IP gerou 1 requisições maliciosas, com média de aproximadamente 1 requisições por dia. Operando a partir de infraestrutura de datacenter, este IP é típico de endereços usados em operações de ataque organizadas. Dois padrões de ataque foram identificados (User-Agent Anomaly e Request Flooding), sugerindo uma campanha semi-automatizada que visa múltiplas vulnerabilidades. United States atualmente responde por 143 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. Uma pontuação de 165/100 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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💡 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.
💡 False Positive Management
False positives erode trust in security systems and waste analyst resources. Effective management requires feedback loops, allowlisting mechanisms, contextual analysis, and regular tuning of detection rules based on operational experience.