ABUSE.MOM
RELATÓRIO DE AMEAÇA

Relatório de ameaça IP
92.209.208.86

ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO

Gerado: 2026-05-27 03:57:29
Primeira vez visto: 2026-04-17 17:00:05
Última vez visto: 2026-04-17 17:00:05
83

⛔ Veredito: BLOQUEIO

Este endereço IP foi classificado como fonte de atividade automatizada maliciosa. Pontuação de ameaça: 83/100. Total de solicitações maliciosas observadas: 1.

DANGER_PATHRATIO_404METHOD
01

Geolocalização e classificação

Endereço IP
92.209.208.86
Tipo
Residential
País
🇩🇪 Germany
Cidade
Stuttgart
ISP
Vodafone GmbH
Organização
ARCOR-IP
Sistema autônomo
AS3209 Vodafone GmbH
Nº de solicitações
1
02

Assinaturas de detecção

AssinaturaDescriçãoPontosGravidade
Danger strong hits: 2Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits+50
Danger medium hits: 1Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração+10
404 ratio 40-60%Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração+15
POST requests presentAnomalia comportamental detectada automaticamente+8
Σ = 83
03

Atividade observada

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

[redacted]
GET
/
200
Solicitações exibidas: 1 · HTTP 404: 0 · Padrões perigosos: 0

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

04

Cronologia

2026-04-17 17:00:05
Primeira solicitação maliciosa detectada
IP entrou em monitoramento a partir dos logs
Durante observação
Múltiplas assinaturas de detecção ativadas
Danger strong hits: 2 (+50), Danger medium hits: 1 (+10), 404 ratio 40-60% (+15)
2026-04-17 17:00:05
Última solicitação maliciosa observada
Pontuação total atingida: 83/100
Próximo ciclo
IP bloqueado — todas as solicitações subsequentes negadas (HTTP 403)
Adicionado à lista de bloqueio automaticamente
05

Provedor de rede

Vodafone GmbH
AS3209 · 🇩🇪 Germany
06

Recomendações

Ações tomadas e recomendadas

  • IP 92.209.208.86 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 92.209.208.86 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.

09

Status em listas negras (DNSBL)

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

⛔ NA LISTA
zen.spamhaus.org
✓ Limpo
ix.dnsbl.manitu.net
✓ Limpo
dnsbl.sorbs.net
✓ Limpo
dnsbl-1.uceprotect.net
✓ Limpo
bl.spamcop.net
✓ Limpo
b.barracudacentral.org
✓ Limpo
truncate.gbudb.net
✓ Limpo
psbl.surriel.com

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

10

Threat Analysis

92.209.208.86 has been assigned a threat score of 83/100 (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 Enumeration

📊 Threat Analysis

O endereço 92.209.208.86 se origina de Stuttgart, Germany, operando na rede de Vodafone GmbH. Foi identificado por meio de análise automatizada do tráfego de rede nos endpoints monitorados. Durante sua janela de observação de 1 dias, registramos 1 requisições hostis deste IP — aproximadamente 1 por dia em média. O endereço é classificado como residencial. Atividade maliciosa de IPs residenciais tipicamente indica comprometimento de dispositivo ou participação em botnet. O IP exibe comportamento de enumeração de diretórios, solicitando sistematicamente caminhos inexistentes. Germany atualmente responde por 132 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. A pontuação de 83/100 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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Security Intelligence

💡 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.

🔍 Check Any IP Address

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