Relatório de ameaça IP
47.128.120.238
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
Geolocalização e classificação
Assinaturas de detecção
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| UA bot: Go-http-client | User-Agent de bot/rastreador conhecido detectado | +40 | |
| 404 ratio 40-60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +15 | |
| Foreign referer seen | Referer de domínio externo não relacionado | +10 | |
| UA bot: spider | User-Agent de bot/rastreador conhecido detectado | +40 | |
| Burst: 15 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 15 req / 10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 |
Atividade observada
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Cronologia
Provedor de rede
Recomendações
Ações tomadas e recomendadas
- IP 47.128.120.238 está bloqueado no nível da aplicação (HTTP 403)
- Considere bloquear no nível do firewall (iptables/CSF)
- Outros IPs maliciosos detectados na mesma sub-rede /24 — considere bloquear 47.128.120.0/24
- 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 anomalias User-Agent
IP 47.128.120.238 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
🔎 Defesa contra varredura de diretórios
IP 47.128.120.238 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
🌊 Mitigação de inundação/DDoS
Implemente limit_req_zone no nginx. Implante CDN com proteção DDoS. Configure SYN cookies para controlar 47.128.120.238.
Vizinhos em 47.128.120.0/24
Outros IPs bloqueados da mesma sub-rede /24 — indica abuso sistemático desta faixa de rede.
Status em listas negras (DNSBL)
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
Threat Analysis
47.128.120.238 has been assigned a threat score of 120/100 (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:
📊 Threat Analysis
A análise de inteligência de ameaças vinculou 47.128.120.238 a atividade maliciosa originada de Singapore, Singapore, operando na rede de Amazon Technologies Inc. O endereço está sob observação desde sua detecção inicial. Nossos sensores capturaram 2 requisições maliciosas deste endereço em um período de 12 dias, refletindo uma cadência de ataque sustentada de ~0.2 requisições por dia. Classificado como IP de hosting, este endereço provavelmente funciona em um servidor alugado ou instância em nuvem. Com 3 padrões de ataque diferentes detectados, este IP exibe comportamento característico de frameworks de varredura automatizada avançados. Nossos registros mostram 152 IPs maliciosos originados de Singapore, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. Uma pontuação de 120/100 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.
Related Threats
Security Intelligence
💡 User-Agent Analysis Techniques
Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.
💡 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.