ABUSE.MOM
RELATÓRIO DE AMEAÇA

Relatório de ameaça IP
42.75.154.73

ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO

Gerado: 2026-10-26 15:35:13
Primeira vez visto: 2026-10-19 07:23:53
Última vez visto: 2026-10-25 04:03:59
60

⛔ Veredito: BLOQUEIO

Este endereço IP foi classificado como fonte de atividade automatizada maliciosa. Pontuação de ameaça: 60/100. Total de solicitações maliciosas observadas: 119.

DANGER_PATHRATIO_404REFERER
01

Geolocalização e classificação

Endereço IP
42.75.154.73
Tipo
Mobile
País
🇹🇼 Taiwan
Cidade
Kaohsiung
ISP
EMOME
Organização
Chunghwa Telecom Co. Ltd.
Sistema autônomo
AS17421 Mobile Business Group
Nº de solicitações
119
02

Assinaturas de detecção

AssinaturaDescriçãoPontosGravidade
404 ratio >= 60%Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração+25
Danger strong hits: 1Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits+25
Foreign refererReferer de domínio externo não relacionado+10
Σ = 60
03

Atividade observada

Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.

[redacted]
GET
/
200
Solicitações exibidas: 1 · HTTP 404: 0 · Padrões perigosos: 0

* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.

04

Cronologia

2026-10-19 07:23:53
Primeira solicitação maliciosa detectada
IP entrou em monitoramento a partir dos logs
Durante observação
Múltiplas assinaturas de detecção ativadas
404 ratio >= 60% (+25), Danger strong hits: 1 (+25), Foreign referer (+10)
2026-10-25 04:03:59
Última solicitação maliciosa observada
Pontuação total atingida: 60/100
Próximo ciclo
IP bloqueado — todas as solicitações subsequentes negadas (HTTP 403)
Adicionado à lista de bloqueio automaticamente
05

Provedor de rede

EMOME
AS17421 · 🇹🇼 Taiwan
06

Recomendações

Ações tomadas e recomendadas

  • IP 42.75.154.73 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

🔎 Defesa contra varredura de diretórios

IP 42.75.154.73 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.

09

Status em listas negras (DNSBL)

Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.

✓ Limpo
spam.dnsbl.sorbs.net
✓ Limpo
b.barracudacentral.org
✓ Limpo
dnsbl.dronebl.org
✓ Limpo
bl.blocklist.de
✓ Limpo
zen.spamhaus.org
✓ Limpo
cbl.abuseat.org
✓ Limpo
psbl.surriel.com

Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.

10

Threat Analysis

42.75.154.73 has been assigned a threat score of 60/100 (High). Neste nível de ameaça, o IP é considerado de alto risco. As regras de firewall devem ser atualizadas para negar tráfego desta fonte.

The following attack categories were identified:

Path Enumeration

📊 Threat Analysis

A análise de inteligência de ameaças vinculou 42.75.154.73 a atividade maliciosa originada de Kaohsiung, Taiwan, operando na rede de EMOME. O endereço está sob observação desde sua detecção inicial. Durante sua janela de observação de 5 dias, registramos 119 requisições hostis deste IP — aproximadamente 23.8 por dia em média. Este é um IP de rede móvel. Embora endereços móveis sejam tipicamente compartilhados via CGNAT, a atividade maliciosa persistente sugere abuso automatizado. O IP exibe comportamento de enumeração de diretórios, solicitando sistematicamente caminhos inexistentes. Taiwan atualmente responde por 405 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. A pontuação de 60/100 justifica monitoramento ativo e limitação de taxa.

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Security Intelligence

💡 Prototype Pollution Attacks

Prototype pollution manipulates JavaScript object prototypes to inject properties that affect all objects in an application. This can lead to denial of service, property injection, and in some cases remote code execution in Node.js applications.

💡 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.

🔍 Check Any IP Address

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