
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 3 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +75 | |
| Danger medium hits: 2 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +20 | |
| POST requests present | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +8 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Adicione 49.47.141.216 à lista de bloqueio do seu firewall. Revise logs para conexões bem-sucedidas.
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.
49.47.141.216 has been assigned a threat score of 103/100 (Critical). Com esta classificação, o IP se enquadra na faixa de severidade crítica — entre os endereços mais perigosos em nosso banco de dados de monitoramento.
O endereço 49.47.141.216 se origina de Shillong, India, operando na rede de Reliance Jio Infocomm Limited. Foi identificado por meio de análise automatizada do tráfego de rede nos endpoints monitorados. O endereço esteve ativo por 20 dias em nosso sistema de monitoramento, produzindo 2 requisições sinalizadas a uma taxa de ~0.1/dia. Operando a partir de uma rede residencial, este IP pode representar um gateway doméstico comprometido ou dispositivo IoT recrutado para uma infraestrutura de ataque maior. Nossos registros mostram 202 IPs maliciosos originados de India, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. Uma pontuação de 103/100 coloca este endereço no nível mais alto de severidade.
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.
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.
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.