
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| UA suspicious (short/empty) | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +15 | |
| Danger strong hits: 1 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +25 | |
| Danger medium hits: 1 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +10 | |
| 404 ratio >= 60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +25 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 47.96.157.127 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
IP 47.96.157.127 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
Dados de reconhecimento de rede do Shodan. Portas abertas podem indicar serviços em execução, configurações incorretas ou superfícies de ataque.
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 80 | HTTP | Low | HTTP web server — standard web traffic |
| 3306 | MySQL | High | MySQL database — should never be exposed to the internet |
⚠️ Foram detectadas 1 porta de alto risco em 47.96.157.127. Estes serviços não devem ser acessíveis publicamente sem regras rígidas de firewall.
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2020-14814 | NVD → |
| CVE-2023-0286 | NVD → |
| CVE-2020-7070 | NVD → |
| CVE-2022-21589 | NVD → |
| CVE-2019-11039 | NVD → |
| CVE-2009-0796 | NVD → |
| CVE-2020-2752 | NVD → |
| CVE-2019-0190 | NVD → |
| CVE-2021-23841 | NVD → |
| CVE-2022-21608 | NVD → |
| CVE-2022-21595 | NVD → |
| CVE-2023-0466 | NVD → |
| CVE-2025-53020 | NVD → |
| CVE-2022-28615 | NVD → |
| CVE-2023-22026 | NVD → |
| CVE-2019-2738 | NVD → |
| CVE-2020-7064 | NVD → |
| CVE-2025-65082 | NVD → |
| CVE-2013-0942 | NVD → |
| CVE-2020-7066 | NVD → |
| CVE-2019-11041 | NVD → |
| CVE-2023-4807 | NVD → |
| CVE-2021-2146 | NVD → |
| CVE-2021-3712 | NVD → |
| CVE-2020-13938 | NVD → |
🔴 Este host possui 287 CVEs conhecidos associados aos seus serviços expostos. Este volume sugere software severamente desatualizado. Revise cada CVE no banco de dados NVD.
Fonte: Shodan InternetDB. Escaneado independentemente do abuse.mom.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
47.96.157.127 has been assigned a threat score of 75/100 (High). Esta pontuação indica alta severidade de ameaça. O IP mostrou padrões claros de comportamento malicioso que justificam medidas defensivas imediatas.
The following attack categories were identified:
A análise de inteligência de ameaças vinculou 47.96.157.127 a atividade maliciosa originada de Hangzhou, China, operando na rede de Hangzhou Alibaba Advertising Co. O endereço está sob observação desde sua detecção inicial. Durante sua janela de observação de 1 dias, registramos 1 requisições hostis deste IP — aproximadamente 1 por dia em média. Este é um endereço IP residencial, sugerindo um dispositivo doméstico comprometido como roteador, aparelho inteligente ou estação de trabalho infectada participando de uma botnet. Dois padrões de ataque foram identificados (User-Agent Anomaly e Path Enumeration), sugerindo uma campanha semi-automatizada que visa múltiplas vulnerabilidades. China atualmente responde por 123 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. A pontuação de 75/100 indica um ator malicioso confirmado.
This IP is classified as residential, suggesting it may belong to a compromised home device, IoT botnet member, or an infected personal computer. Residential IPs involved in attacks often indicate malware infection without the owner's knowledge.
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.
WAFs inspect HTTP traffic to block common attacks but require careful tuning. Overly aggressive rules cause false positives while permissive configurations miss attacks. Modern WAFs combine signature matching with behavioral analysis and machine learning.