
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Directory Scan | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +0 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Adicione 36.70.7.77 à lista de bloqueio do seu firewall. Revise logs para conexões bem-sucedidas.
Outros IPs bloqueados da mesma sub-rede /24 — indica abuso sistemático desta faixa de rede.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
36.70.7.77 has been assigned a threat score of 130/100 (Critical). Isso representa um nível de risco crítico. Nossos sistemas de detecção identificaram múltiplos indicadores de alta confiança de intenção maliciosa.
Nossa infraestrutura de monitoramento identificou 36.70.7.77, geolocalizado em East Jakarta, Indonesia, operando na rede de PT. TELKOM INDONESIA, como fonte de atividade de rede suspeita. O endereço esteve ativo por 18 dias em nosso sistema de monitoramento, produzindo 827 requisições sinalizadas a uma taxa de ~45.9/dia. Operando a partir de uma rede residencial, este IP pode representar um gateway doméstico comprometido ou dispositivo IoT recrutado para uma infraestrutura de ataque maior. Indonesia atualmente responde por 1,096 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte importante de tráfego malicioso. Com uma pontuação de 130/100, este IP está entre os mais perigosos do nosso banco de dados. Bloqueio imediato e completo é fortemente recomendado.
This IP is classified as residential, suggesting it may belong to a compromised home device, IoT botnet member, or an infected personal computer. Residential IPs involved in attacks often indicate malware infection without the owner's knowledge.
CDNs can inadvertently mask the true origin of malicious traffic, making attribution difficult. Attackers abuse CDN services to proxy their attacks, leverage cached content for amplification, and exploit misconfigurations in CDN-to-origin connections.
Digital forensics preserves and analyzes electronic evidence following attacks. Proper chain of custody, forensic imaging, timeline reconstruction, and artifact analysis are essential for understanding attack scope, attribution, and preventing recurrence.