
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Danger medium hits: 1 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +10 | |
| Danger strong hits: 2 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +50 | |
| UA suspicious | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +15 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 45.132.115.5 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
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.
45.132.115.5 has been assigned a threat score of 75/100 (High). Isso o classifica como uma ameaça de alta severidade. O bloqueio proativo é recomendado para infraestrutura sensível.
The following attack categories were identified:
45.132.115.5 está registrado em Dallas, United States, operando na rede de Latitude.sh. Este IP apareceu pela primeira vez em nossos feeds de ameaças após acionar múltiplas assinaturas de detecção comportamental. Nossos sensores capturaram 189 requisições maliciosas deste endereço em um período de 5 dias, refletindo uma cadência de ataque sustentada de ~37.8 requisições por dia. Este IP é identificado como um endpoint VPN ou proxy, comumente usado para mascarar a verdadeira origem do tráfego de ataque. Detectadas anomalias suspeitas de User-Agent incluindo strings UA vazias, falsificadas ou em rotação rápida. Nossos registros mostram 226 IPs maliciosos originados de United States, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. A pontuação de 75/100 indica um ator malicioso confirmado.
This IP is associated with a VPN or proxy service. Attackers frequently route their traffic through anonymizing services to obscure their true location. This makes attribution more challenging but the malicious behavior patterns remain detectable.
Vulnerability scanning is the automated process of probing web applications for known weaknesses. Attackers use tools like Nuclei, Nikto, and ZAP to test thousands of hosts per hour, looking for exposed configuration files, outdated software, and default credentials.
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.