
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 3 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +75 | |
| Danger medium hits: 2 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +20 | |
| POST requests present | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +8 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Adicione 37.8.161.63 à lista de bloqueio do seu firewall. Revise logs para conexões bem-sucedidas.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
37.8.161.63 has been assigned a threat score of 103/100 (Critical). Isso representa um nível de risco crítico. Nossos sistemas de detecção identificaram múltiplos indicadores de alta confiança de intenção maliciosa.
O endereço 37.8.161.63 se origina de Paris, France, operando na rede de Free Mobile SAS. 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. Este é um IP de rede móvel. Embora endereços móveis sejam tipicamente compartilhados via CGNAT, a atividade maliciosa persistente sugere abuso automatizado. Nossos registros mostram 102 IPs maliciosos originados de France, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. Uma pontuação de 103/100 coloca este endereço no nível mais alto de severidade.
WordPress sites face constant automated attacks targeting xmlrpc.php for brute force amplification, wp-login.php for credential theft, and vulnerable plugins for remote code execution. Over 90% of CMS-based attacks specifically target WordPress installations.
Insider threats — whether malicious or negligent — account for a significant percentage of data breaches. Behavioral analytics detecting unusual access patterns, data downloads, and privilege escalation help identify insider risks before damage occurs.