
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Directory Scan | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +0 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Adicione 59.92.50.157 à lista de bloqueio do seu firewall. Revise logs para conexões bem-sucedidas.
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.
59.92.50.157 has been assigned a threat score of 165/100 (Critical). Uma pontuação tão alta marca um ator de ameaça crítico. Este endereço demonstrou comportamento malicioso persistente e agressivo em múltiplos vetores de detecção.
Nossa infraestrutura de monitoramento identificou 59.92.50.157, geolocalizado em Chennai, India, operando na rede de BSNL Internet, como fonte de atividade de rede suspeita. Durante sua janela de observação de 11 dias, registramos 140 requisições hostis deste IP — aproximadamente 12.7 por dia em média. O endereço é classificado como residencial. Atividade maliciosa de IPs residenciais tipicamente indica comprometimento de dispositivo ou participação em botnet. India atualmente responde por 4,287 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte importante de tráfego malicioso. Com uma pontuação de 165/100, este IP está entre os mais perigosos do nosso banco de dados. Bloqueio imediato e completo é fortemente 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.
Hacktivism combines hacking skills with political or social motivations. DDoS campaigns, website defacements, and data leaks target organizations based on ideological disagreements, adding unpredictable threat actors to the landscape.
IP geolocation databases provide approximate locations with varying accuracy. City-level geolocation is typically 50-80% accurate, while country-level exceeds 95%. VPNs, proxies, and mobile networks further reduce reliability, making geolocation a useful but imperfect intelligence signal.