Relatório de ameaça IP
70.153.136.253
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
Geolocalização e classificação
Assinaturas de detecção
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 2 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +50 | |
| Danger strong hits: 3 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +75 | |
| Foreign referer | Referer de domínio externo não relacionado | +10 | |
| Foreign referer seen | Referer de domínio externo não relacionado | +10 | |
| Probe 302→404 | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +20 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Anomalia comportamental detectada automaticamente | +20 |
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
Provedor de rede
Recomendações
Ações tomadas e recomendadas
- IP 70.153.136.253 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 varredura de diretórios
IP 70.153.136.253 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
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
70.153.136.253 has been assigned a threat score of 85/100 (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:
📊 Threat Analysis
O endereço 70.153.136.253 se origina de Jakarta, Indonesia, operando na rede de Microsoft Corporation. Foi identificado por meio de análise automatizada do tráfego de rede nos endpoints monitorados. O endereço esteve ativo por 11 dias em nosso sistema de monitoramento, produzindo 299 requisições sinalizadas a uma taxa de ~27.2/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. O IP exibe comportamento de enumeração de diretórios, solicitando sistematicamente caminhos inexistentes. Indonesia atualmente responde por 101 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. A pontuação de 85/100 indica um ator malicioso confirmado.
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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💡 Credential Stuffing at Scale
Credential stuffing uses stolen username-password pairs from data breaches to attempt logins across many websites. Since users frequently reuse passwords, these automated attacks achieve success rates of 0.1-2%, which translates to thousands of compromised accounts from millions of attempts.
💡 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.