Relatório de ameaça IP
35.254.215.135
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
Geolocalização e classificação
Assinaturas de detecção
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Burst 200/10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst 200/2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Danger medium hits: 107 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| Danger strong hits: 120 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Foreign referer | Referer de domínio externo não relacionado | +10 | |
| POST seen | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +8 | |
| UA changed | Múltiplos User-Agents — técnica de rotação de bot | +25 | |
| UA suspicious | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +15 | |
| spam:no_js_check | Palavras-chave de spam/malware no conteúdo | +0 |
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 35.254.215.135 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
🌊 Mitigação de inundação/DDoS
Implemente limit_req_zone no nginx. Implante CDN com proteção DDoS. Configure SYN cookies para controlar 35.254.215.135.
🤖 Defesa contra anomalias User-Agent
IP 35.254.215.135 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
📧 Proteção contra spam
Habilite CAPTCHA em todos os formulários públicos. Adicione campos honeypot. Limite envios a 3 por minuto por IP.
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
35.254.215.135 has been assigned a threat score of 288/100 (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
O endereço 35.254.215.135 se origina de Council Bluffs, United States, operando na rede de Google LLC. Foi identificado por meio de análise automatizada do tráfego de rede nos endpoints monitorados. Ao longo de 5 dias, este IP gerou 229 requisições maliciosas, com média de aproximadamente 45.8 requisições por dia. Este endereço pertence a um provedor de datacenter ou hosting em nuvem. IPs de hosting são frequentemente aproveitados por agentes de ameaças que alugam instâncias VPS baratas especificamente para realizar ataques. Dois padrões de ataque foram identificados (Request Flooding e User-Agent Anomaly), sugerindo uma campanha semi-automatizada que visa múltiplas vulnerabilidades. Nossos registros mostram 176 IPs maliciosos originados de United States, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. Com uma pontuação de 288/100, 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.
Related Threats
🇺🇸 Top threats from United States
104.28.246.115 (350)104.28.246.113 (340)104.28.246.116 (340)104.28.235.58 (340)104.28.246.122 (340)View all →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.