ABUSE.MOM
RELATÓRIO DE AMEAÇA

Relatório de ameaça IP
67.99.173.2

ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO

Gerado: 2026-05-30 12:34:09
Primeira vez visto: 2026-02-17 17:25:05
Última vez visto: 2026-03-08 13:00:04
170

⛔ Veredito: BLOQUEIO

Este endereço IP foi classificado como fonte de atividade automatizada maliciosa. Pontuação de ameaça: 170/100. Total de solicitações maliciosas observadas: 16.

DANGER_PATHRATIO_404REDIRECT_PROBEBURSTIMPORT
01

Geolocalização e classificação

Endereço IP
67.99.173.2
Tipo
Residential
País
🇺🇸 United States
Cidade
Clarence Center
ISP
Level 3 Communications
Organização
Nysernet-University of Buffalo
Sistema autônomo
AS3685 State University of New York at Buffalo
Nº de solicitações
16
02

Assinaturas de detecção

AssinaturaDescriçãoPontosGravidade
Danger strong hits: 6Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits+100
404 ratio 40-60%Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração+15
Probe pattern 302->404 same pathAnomalia comportamental detectada automaticamente+20
Burst: 5 req / 2sTaxa de solicitações anormalmente alta — varredura+35
Burst: 6 req / 2sTaxa de solicitações anormalmente alta — varredura+35
Imported from old blocklistAnomalia comportamental detectada automaticamente+0
Burst: 7 req / 2sTaxa de solicitações anormalmente alta — varredura+35
Σ = 240
03

Atividade observada

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

[redacted]
GET
/
200
[redacted]
GET
/page
200
Solicitações exibidas: 2 · HTTP 404: 0 · Padrões perigosos: 0

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

04

Cronologia

2026-02-17 17:25:05
Primeira solicitação maliciosa detectada
IP entrou em monitoramento a partir dos logs
Durante observação
Múltiplas assinaturas de detecção ativadas
Danger strong hits: 6 (+100), 404 ratio 40-60% (+15), Probe pattern 302->404 same path (+20)
2026-03-08 13:00:04
Última solicitação maliciosa observada
Pontuação total atingida: 170/100
Próximo ciclo
IP bloqueado — todas as solicitações subsequentes negadas (HTTP 403)
Adicionado à lista de bloqueio automaticamente
05

Provedor de rede

Level 3 Communications
AS3685 · 🇺🇸 United States
06

Recomendações

Ações tomadas e recomendadas

  • IP 67.99.173.2 está bloqueado no nível da aplicação (HTTP 403)
  • Considere bloquear no nível do firewall (iptables/CSF)
  • Outros IPs maliciosos detectados na mesma sub-rede /24 — considere bloquear 67.99.173.0/24
  • 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 varredura de diretórios

IP 67.99.173.2 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.

🌊 Mitigação de inundação/DDoS

Implemente limit_req_zone no nginx. Implante CDN com proteção DDoS. Configure SYN cookies para controlar 67.99.173.2.

07

Vizinhos em 67.99.173.0/24

Outros IPs bloqueados da mesma sub-rede /24 — indica abuso sistemático desta faixa de rede.

08

Portas abertas e serviços

Dados de reconhecimento de rede do Shodan. Portas abertas podem indicar serviços em execução, configurações incorretas ou superfícies de ataque.

PORTAS ABERTAS (1)
PortServiceRiskDescription
22SSHLowSecure Shell — common brute force target for remote access
VULNERABILIDADES CONHECIDAS (CVE) (12)
CVE IDLink
CVE-2021-36368NVD →
CVE-2025-26465NVD →
CVE-2024-6387NVD →
CVE-2025-32728NVD →
CVE-2021-41617NVD →
CVE-2023-38408NVD →
CVE-2023-51767NVD →
CVE-2008-3844NVD →
CVE-2023-51385NVD →
CVE-2016-20012NVD →
CVE-2007-2768NVD →
CVE-2023-48795NVD →

🔴 Este host possui 12 CVEs conhecidos associados aos seus serviços expostos. Este volume sugere software severamente desatualizado. Revise cada CVE no banco de dados NVD.

TECNOLOGIAS DETECTADAS
openbsd:openssh:8.7

Fonte: Shodan InternetDB. Escaneado independentemente do abuse.mom.

09

Status em listas negras (DNSBL)

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

✓ Limpo
Spamhaus ZEN

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

10

Threat Analysis

67.99.173.2 has been assigned a threat score of 170/100 (Critical). Uma pontuação tão alta marca um ator de ameaça crítico. Este endereço demonstrou comportamento malicioso persistente e agressivo em múltiplos vetores de detecção.

The following attack categories were identified:

Path EnumerationRequest Flooding

📊 Threat Analysis

A análise de inteligência de ameaças vinculou 67.99.173.2 a atividade maliciosa originada de Clarence Center, United States, operando na rede de Level 3 Communications. O endereço está sob observação desde sua detecção inicial. Nossos sensores capturaram 16 requisições maliciosas deste endereço em um período de 18 dias, refletindo uma cadência de ataque sustentada de ~0.9 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 (Path Enumeration e Request Flooding), sugerindo uma campanha semi-automatizada que visa múltiplas vulnerabilidades. United States atualmente responde por 102 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. Uma pontuação de 170/100 coloca este endereço no nível mais alto de severidade.

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.

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Security Intelligence

💡 Directory Traversal Attacks

Path traversal attacks attempt to access files outside the intended directory by manipulating file path references. Attackers use sequences like ../ to reach sensitive system files such as /etc/passwd or application configuration files.

💡 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.

🔍 Check Any IP Address

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