Relatório de ameaça IP
66.245.218.54
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
Geolocalização e classificação
Assinaturas de detecção
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| DDoS / Flood | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +0 | |
| Directory Scan | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +0 |
Atividade observada
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Cronologia
Recomendações
Ações tomadas e recomendadas
- IP 66.245.218.54 está bloqueado no nível da aplicação (HTTP 403)
- Considere bloquear no nível do firewall (iptables/CSF)
- Garanta que arquivos sensíveis (.env, .git) não sejam acessíveis pela web
⚙️ Segurança geral
Adicione 66.245.218.54 à lista de bloqueio do seu firewall. Revise logs para conexões bem-sucedidas.
Status em listas negras (DNSBL)
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
Threat Analysis
66.245.218.54 has been assigned a threat score of 265/100 (Critical). Uma pontuação tão alta marca um ator de ameaça crítico. Este endereço demonstrou comportamento malicioso persistente e agressivo em múltiplos vetores de detecção.
📊 Threat Analysis
O endereço 66.245.218.54 se origina de Osaka, Japan, operando na rede de The Constant Company. Foi identificado por meio de análise automatizada do tráfego de rede nos endpoints monitorados. Durante sua janela de observação de 22 dias, registramos 258 requisições hostis deste IP — aproximadamente 11.7 por dia em média. Nossos registros mostram 101 IPs maliciosos originados de Japan, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. Uma pontuação de 265/100 coloca este endereço no nível mais alto de severidade.
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Security Intelligence
💡 DDoS Mitigation Approaches
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
💡 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.