
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: 38 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| Burst: 11 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 37 req / 10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Danger strong hits: 14 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger medium hits: 41 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| 404 ratio >= 60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +25 | |
| Burst: 39 req / 10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 38 req / 10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Danger strong hits: 13 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger medium hits: 28 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| Burst: 36 req / 10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Danger medium hits: 71 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| Danger strong hits: 9 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger medium hits: 33 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| Burst: 10 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 33 req / 10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Danger strong hits: 10 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger medium hits: 46 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| Burst: 35 req / 10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Danger strong hits: 24 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger medium hits: 51 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Implemente limit_req_zone no nginx. Implante CDN com proteção DDoS. Configure SYN cookies para controlar 4.196.164.90.
IP 4.196.164.90 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
4.196.164.90 has been assigned a threat score of 255/100 (Critical). Uma pontuação tão alta marca um ator de ameaça crítico. Este endereço demonstrou comportamento malicioso persistente e agressivo em múltiplos vetores de detecção.
The following attack categories were identified:
A análise de inteligência de ameaças vinculou 4.196.164.90 a atividade maliciosa originada de The Rocks, Australia, operando na rede de Microsoft Corporation. O endereço está sob observação desde sua detecção inicial. Nossos sensores capturaram 24 requisições maliciosas deste endereço em um período de 1 dias, refletindo uma cadência de ataque sustentada de ~24 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 Path Enumeration), sugerindo uma campanha semi-automatizada que visa múltiplas vulnerabilidades. Nossos registros mostram 101 IPs maliciosos originados de Australia, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. Uma pontuação de 255/100 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.
XSS attacks inject malicious scripts into web pages viewed by other users. Reflected XSS uses crafted URLs, while stored XSS persists in databases. Both types can steal session cookies, redirect users, or deface websites.
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.