
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| UA bot: crawler | User-Agent de bot/rastreador conhecido detectado | +40 | |
| Danger medium hits: 1 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +10 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 57.141.0.72 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
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.
57.141.0.72 has been assigned a threat score of 50/100 (Medium). Esta é uma ameaça moderada. Embora não seja a mais perigosa, este IP mostra padrões que justificam monitoramento e possível limitação de taxa.
The following attack categories were identified:
A análise de inteligência de ameaças vinculou 57.141.0.72 a atividade maliciosa originada de Ashburn, United States, operando na rede de Facebook, Inc.. O endereço está sob observação desde sua detecção inicial. Durante sua janela de observação de 21 dias, registramos 15 requisições hostis deste IP — aproximadamente 0.7 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. Detectadas anomalias suspeitas de User-Agent incluindo strings UA vazias, falsificadas ou em rotação rápida. United States atualmente responde por 199 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. A pontuação de 50/100 justifica monitoramento ativo e limitação de taxa.
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.
Open redirect vulnerabilities allow attackers to redirect users from trusted domains to malicious sites. While often underestimated, these flaws enable convincing phishing, token theft through redirect-based OAuth flows, and SSRF chains.