
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Form spam: no_js_check | Palavras-chave de spam/malware no conteúdo | +0 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Habilite CAPTCHA em todos os formulários públicos. Adicione campos honeypot. Limite envios a 3 por minuto por IP.
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.
5.230.170.155 has been assigned a threat score of 70/100 (High). O IP é classificado como ameaça de alto nível. Administradores de rede devem implementar regras de bloqueio e monitorar conexões deste endereço.
Nossa infraestrutura de monitoramento identificou 5.230.170.155, geolocalizado em Frankfurt am Main, Germany, operando na rede de GHOSTnet GmbH, como fonte de atividade de rede suspeita. Durante sua janela de observação de 1 dias, registramos 1 requisições hostis deste IP — aproximadamente 1 por dia em média. 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 136 IPs maliciosos originados de Germany, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. Uma pontuação de 70/100 coloca este IP na categoria de alto risco. Bloqueio no nível de firewall é recomendado.
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.
SQL injection remains one of the most common web attack vectors. Attackers inject malicious SQL code through input fields to extract database contents, modify data, or gain administrative access. Automated scanners test for SQLi vulnerabilities at massive scale.
Blocking traffic from specific countries reduces attack surface but impacts legitimate international users. Effective geo-based policies use tiered approaches — blocking, rate limiting, or requiring additional verification based on risk assessment.