ABUSE.MOM
RELATÓRIO DE AMEAÇA

Relatório de ameaça IP
5.1.49.202

ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO

Gerado: 2026-05-27 06:41:53
Primeira vez visto: 2026-04-06 16:00:05
Última vez visto: 2026-04-06 16:00:05
80

⛔ Veredito: BLOQUEIO

Este endereço IP foi classificado como fonte de atividade automatizada maliciosa. Pontuação de ameaça: 80/100. Total de solicitações maliciosas observadas: 1.

BURSTREFERER
01

Geolocalização e classificação

Endereço IP
5.1.49.202
Tipo
Residential
País
🇷🇺 Russia
Cidade
Tyumen
ISP
Russian company LLC
Organização
JSC Russian Company.
Sistema autônomo
AS15493 "Russian company" LLC
Nº de solicitações
1
02

Assinaturas de detecção

AssinaturaDescriçãoPontosGravidade
Burst: 24 req / 2sTaxa de solicitações anormalmente alta — varredura+35
Burst: 24 req / 10sTaxa de solicitações anormalmente alta — varredura+35
Foreign referer seenReferer de domínio externo não relacionado+10
Σ = 80
03

Atividade observada

Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.

[redacted]
GET
/
200
[redacted]
GET
/page
200
Solicitações exibidas: 2 · HTTP 404: 0 · Padrões perigosos: 0

* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.

04

Cronologia

2026-04-06 16:00:05
Primeira solicitação maliciosa detectada
IP entrou em monitoramento a partir dos logs
Durante observação
Múltiplas assinaturas de detecção ativadas
Burst: 24 req / 2s (+35), Burst: 24 req / 10s (+35), Foreign referer seen (+10)
2026-04-06 16:00:05
Última solicitação maliciosa observada
Pontuação total atingida: 80/100
Próximo ciclo
IP bloqueado — todas as solicitações subsequentes negadas (HTTP 403)
Adicionado à lista de bloqueio automaticamente
05

Provedor de rede

Russian company LLC
AS15493 · 🇷🇺 Russia
06

Recomendações

Ações tomadas e recomendadas

  • IP 5.1.49.202 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 5.1.49.0/24
  • Reporte o abuso ao provedor de rede através do contato de abuso
  • Garanta que arquivos sensíveis (.env, .git) não sejam acessíveis pela web

🌊 Mitigação de inundação/DDoS

Implemente limit_req_zone no nginx. Implante CDN com proteção DDoS. Configure SYN cookies para controlar 5.1.49.202.

07

Vizinhos em 5.1.49.0/24

Outros IPs bloqueados da mesma sub-rede /24 — indica abuso sistemático desta faixa de rede.

09

Status em listas negras (DNSBL)

Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.

⛔ NA LISTA
b.barracudacentral.org
✓ Limpo
dnsbl.sorbs.net
✓ Limpo
ix.dnsbl.manitu.net
✓ Limpo
zen.spamhaus.org
✓ Limpo
bl.spamcop.net
✓ Limpo
psbl.surriel.com
✓ Limpo
truncate.gbudb.net
✓ Limpo
dnsbl-1.uceprotect.net

Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.

10

Threat Analysis

5.1.49.202 has been assigned a threat score of 80/100 (Critical). Isso o coloca na categoria de ameaça crítica. O bloqueio imediato é fortemente recomendado em todos os perímetros de rede.

The following attack categories were identified:

Request Flooding

📊 Threat Analysis

O endereço IP 5.1.49.202 foi rastreado até Tyumen, Russia, operando na rede de Russian company LLC. Nossos sistemas de detecção de ameaças sinalizaram este endereço com base em padrões de comportamento malicioso observados. O endereço esteve ativo por 1 dias em nosso sistema de monitoramento, produzindo 1 requisições sinalizadas a uma taxa de ~1/dia. O endereço é classificado como residencial. Atividade maliciosa de IPs residenciais tipicamente indica comprometimento de dispositivo ou participação em botnet. Ataques baseados em taxa deste IP visam sobrecarregar recursos do servidor através de inundação de requisições de alto volume. Russia atualmente responde por 123 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. A pontuação de 80/100 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.

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💡 DDoS Mitigation Approaches

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💡 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.

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