
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| UA bot: python | User-Agent de bot/rastreador conhecido detectado | +40 | |
| Danger strong hits: 2 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +50 | |
| 404 ratio >= 60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +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 79.127.176.47 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
IP 79.127.176.47 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
79.127.176.47 has been assigned a threat score of 115/100 (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:
Nossa infraestrutura de monitoramento identificou 79.127.176.47, geolocalizado em Lima, PE, operando na rede de Datacamp Limited, como fonte de atividade de rede suspeita. Nossos sensores capturaram 1 requisições maliciosas deste endereço em um período de 1 dias, refletindo uma cadência de ataque sustentada de ~1 requisições por 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. Dois padrões de ataque foram identificados (User-Agent Anomaly e Path Enumeration), sugerindo uma campanha semi-automatizada que visa múltiplas vulnerabilidades. PE atualmente responde por 15 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte notável de tráfego malicioso. Uma pontuação de 115/100 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.
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.
Insider threats — whether malicious or negligent — account for a significant percentage of data breaches. Behavioral analytics detecting unusual access patterns, data downloads, and privilege escalation help identify insider risks before damage occurs.