ABUSE.MOM
RELATÓRIO DE AMEAÇA

Relatório de ameaça IP
65.111.27.88

ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO

Gerado: 2026-09-15 21:49:49
Primeira vez visto: 2026-08-11 23:56:46
Última vez visto: 2026-08-16 01:04:26
130

⛔ Veredito: BLOQUEIO

Este endereço IP foi classificado como fonte de atividade automatizada maliciosa. Pontuação de ameaça: 130/100. Total de solicitações maliciosas observadas: 130.

DANGER_PATHREFERERUA_CHANGED
01

Geolocalização e classificação

Endereço IP
65.111.27.88
Tipo
VPN
País
🇹🇭 Thailand
Cidade
Bangkok
ISP
3xK Tech GmbH
Organização
3xK Tech GmbH
Sistema autônomo
AS200373 3xK Tech GmbH
Nº de solicitações
130
02

Assinaturas de detecção

AssinaturaDescriçãoPontosGravidade
Danger medium hits: 2Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração+20
Danger strong hits: 3Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits+75
Foreign refererReferer de domínio externo não relacionado+10
UA changedMúltiplos User-Agents — técnica de rotação de bot+25
Σ = 130
03

Atividade observada

Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.

[redacted]
GET
/
200
Solicitações exibidas: 1 · HTTP 404: 0 · Padrões perigosos: 0

* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.

04

Cronologia

2026-08-11 23:56:46
Primeira solicitação maliciosa detectada
IP entrou em monitoramento a partir dos logs
Durante observação
Múltiplas assinaturas de detecção ativadas
Danger medium hits: 2 (+20), Danger strong hits: 3 (+75), Foreign referer (+10)
2026-08-16 01:04:26
Última solicitação maliciosa observada
Pontuação total atingida: 130/100
Próximo ciclo
IP bloqueado — todas as solicitações subsequentes negadas (HTTP 403)
Adicionado à lista de bloqueio automaticamente
05

Provedor de rede

3xK Tech GmbH
AS200373 · 🇹🇭 Thailand
06

Recomendações

Ações tomadas e recomendadas

  • IP 65.111.27.88 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

🤖 Defesa contra anomalias User-Agent

IP 65.111.27.88 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.

09

Status em listas negras (DNSBL)

Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.

✓ Limpo
bl.blocklist.de
✓ Limpo
zen.spamhaus.org
✓ Limpo
cbl.abuseat.org
✓ Limpo
spam.dnsbl.sorbs.net
✓ Limpo
b.barracudacentral.org
✓ Limpo
dnsbl.dronebl.org
✓ Limpo
psbl.surriel.com

Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.

10

Threat Analysis

65.111.27.88 has been assigned a threat score of 130/100 (Critical). Esta é uma ameaça de nível crítico. Administradores de sistemas devem tratar este IP como hostil e bloquear todas as conexões de entrada sem exceção.

The following attack categories were identified:

User-Agent Anomaly

📊 Threat Analysis

Nossa infraestrutura de monitoramento identificou 65.111.27.88, geolocalizado em Bangkok, Thailand, operando na rede de 3xK Tech GmbH, como fonte de atividade de rede suspeita. Nossos sensores capturaram 130 requisições maliciosas deste endereço em um período de 4 dias, refletindo uma cadência de ataque sustentada de ~32.5 requisições por dia. Este IP é identificado como um endpoint VPN ou proxy, comumente usado para mascarar a verdadeira origem do tráfego de ataque. Detectadas anomalias suspeitas de User-Agent incluindo strings UA vazias, falsificadas ou em rotação rápida. Uma pontuação de 130/100 coloca este endereço no nível mais alto de severidade.

This IP is associated with a VPN or proxy service. Attackers frequently route their traffic through anonymizing services to obscure their true location. This makes attribution more challenging but the malicious behavior patterns remain detectable.

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🏢 Same network: AS200373

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Security Intelligence

💡 Remote Code Execution (RCE)

RCE vulnerabilities allow attackers to execute arbitrary code on target servers. These critical flaws often arise from deserialization bugs, template injection, or file upload vulnerabilities, and represent the highest severity class of web application weaknesses.

💡 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.

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