
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Danger medium hits: 51 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| Danger strong hits: 47 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Foreign referer | Referer de domínio externo não relacionado | +10 | |
| UA bot: Go-http-client | User-Agent de bot/rastreador conhecido detectado | +40 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 45.133.7.130 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.
45.133.7.130 has been assigned a threat score of 210/100 (Critical). Esta é uma ameaça de nível crítico. Administradores de sistemas devem tratar este IP como hostil e bloquear todas as conexões de entrada sem exceção.
The following attack categories were identified:
O endereço 45.133.7.130 se origina de Auckland, NZ, operando na rede de VPN. Foi identificado por meio de análise automatizada do tráfego de rede nos endpoints monitorados. Ao longo de 4 dias, este IP gerou 180 requisições maliciosas, com média de aproximadamente 45 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. NZ atualmente responde por 64 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte notável de tráfego malicioso. Uma pontuação de 210/100 coloca este endereço no nível mais alto de severidade.
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.
Credential stuffing uses stolen username-password pairs from data breaches to attempt logins across many websites. Since users frequently reuse passwords, these automated attacks achieve success rates of 0.1-2%, which translates to thousands of compromised accounts from millions of attempts.
Threat scoring combines multiple signals — request patterns, known signatures, IP reputation, geographic risk, and behavioral analysis — into a single actionable metric. Weighted scoring models allow tuning sensitivity to balance security with usability.