Relatório de ameaça IP
54.37.156.148
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
Geolocalização e classificação
Assinaturas de detecção
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Burst 200/10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst 59/2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 200 req / 10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 59 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Danger medium hits: 502 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| Danger strong hits: 502 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Foreign referer | Referer de domínio externo não relacionado | +10 | |
| Foreign referer seen | Referer de domínio externo não relacionado | +10 | |
| POST requests present | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +8 | |
| POST seen | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +8 | |
| UA changed | Múltiplos User-Agents — técnica de rotação de bot | +25 | |
| UA changed for same IP | Múltiplos User-Agents — técnica de rotação de bot | +25 |
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 54.37.156.148 está bloqueado no nível da aplicação (HTTP 403)
- Considere bloquear no nível do firewall (iptables/CSF)
- 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 54.37.156.148.
🤖 Defesa contra anomalias User-Agent
IP 54.37.156.148 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
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
54.37.156.148 has been assigned a threat score of 273/100 (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
O endereço IP 54.37.156.148 foi rastreado até Roubaix, France, operando na rede de OVH SAS. Nossos sistemas de detecção de ameaças sinalizaram este endereço com base em padrões de comportamento malicioso observados. Ao longo de 5 dias, este IP gerou 79 requisições maliciosas, com média de aproximadamente 15.8 requisições por dia. O IP é classificado como infraestrutura de hosting/datacenter, comumente associado a servidores alugados para campanhas de ataque automatizadas, comando e controle de botnets, ou varredura de vulnerabilidades em escala. Dois padrões de ataque foram identificados (Request Flooding e User-Agent Anomaly), sugerindo uma campanha semi-automatizada que visa múltiplas vulnerabilidades. Nossos registros mostram 24 IPs maliciosos originados de France, posicionando-o como um contribuinte notável para atividade de ameaças global. Uma pontuação de 273/100 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.
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Security Intelligence
💡 DDoS Mitigation Approaches
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
💡 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.