
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Múltiplos User-Agents — técnica de rotação de bot | +25 | |
| Burst: 5 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 59.82.83.38 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
Implemente limit_req_zone no nginx. Implante CDN com proteção DDoS. Configure SYN cookies para controlar 59.82.83.38.
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.
59.82.83.38 has been assigned a threat score of 60/100 (High). Isso o classifica como uma ameaça de alta severidade. O bloqueio proativo é recomendado para infraestrutura sensível.
The following attack categories were identified:
A análise de inteligência de ameaças vinculou 59.82.83.38 a atividade maliciosa originada de Hangzhou, China, operando na rede de Hangzhou Alibaba Advertising Co., Ltd.. O endereço está sob observação desde sua detecção inicial. Ao longo de 1 dias, este IP gerou 1 requisições maliciosas, com média de aproximadamente 1 requisições por 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. Dois padrões de ataque foram identificados (User-Agent Anomaly e Request Flooding), sugerindo uma campanha semi-automatizada que visa múltiplas vulnerabilidades. China atualmente responde por 123 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. A pontuação de 60/100 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.
Examining HTTP headers beyond User-Agent reveals attack tools and automated scripts. Missing standard headers, unusual ordering, non-standard values, and inconsistencies with claimed client identity all serve as reliable detection signals.
Vulnerability scanning is the automated process of probing web applications for known weaknesses. Attackers use tools like Nuclei, Nikto, and ZAP to test thousands of hosts per hour, looking for exposed configuration files, outdated software, and default credentials.