
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Foreign referer | Referer de domínio externo não relacionado | +10 | |
| UA bot: Go-http-client | User-Agent de bot/rastreador conhecido detectado | +40 | |
| UA changed | Múltiplos User-Agents — técnica de rotação de bot | +25 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 62.12.117.25 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
62.12.117.25 has been assigned a threat score of 75/100 (High). O IP é classificado como ameaça de alto nível. Administradores de rede devem implementar regras de bloqueio e monitorar conexões deste endereço.
The following attack categories were identified:
Nossa infraestrutura de monitoramento identificou 62.12.117.25, geolocalizado em Nairobi, KE, operando na rede de Angani - KE, como fonte de atividade de rede suspeita. O endereço esteve ativo por 2 dias em nosso sistema de monitoramento, produzindo 84 requisições sinalizadas a uma taxa de ~42/dia. 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. Nossos registros mostram 103 IPs maliciosos originados de KE, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. Uma pontuação de 75/100 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.
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.
Internet traffic routing through a limited number of submarine cables and exchange points creates natural chokepoints. Understanding these routing patterns helps explain geographic clustering of certain attack types and latency-based scanning behaviors.