Relatório de ameaça IP
85.203.44.121
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
Geolocalização e classificação
Assinaturas de detecção
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| DDoS / Flood | 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
Provedor de rede
Recomendações
Ações tomadas e recomendadas
- IP 85.203.44.121 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 85.203.44.0/24
- Reporte o abuso ao provedor de rede através do contato de abuso
- Garanta que arquivos sensíveis (.env, .git) não sejam acessíveis pela web
⚙️ Segurança geral
Adicione 85.203.44.121 à lista de bloqueio do seu firewall. Revise logs para conexões bem-sucedidas.
Vizinhos em 85.203.44.0/24
Outros IPs bloqueados da mesma sub-rede /24 — indica abuso sistemático desta faixa de rede.
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
85.203.44.121 has been assigned a threat score of 255/100 (Critical). Isso representa um nível de risco crítico. Nossos sistemas de detecção identificaram múltiplos indicadores de alta confiança de intenção maliciosa.
📊 Threat Analysis
Nossa infraestrutura de monitoramento identificou 85.203.44.121, geolocalizado em Stockholm, Sweden, operando na rede de GleSYS AB, como fonte de atividade de rede suspeita. O endereço esteve ativo por 16 dias em nosso sistema de monitoramento, produzindo 29 requisições sinalizadas a uma taxa de ~1.8/dia. Sweden atualmente responde por 731 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte importante de tráfego malicioso. Uma pontuação de 255/100 coloca este endereço no nível mais alto de severidade.
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💡 DDoS Mitigation Approaches
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💡 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.