Relatório de ameaça IP
93.186.254.185
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
Geolocalização e classificação
Assinaturas de detecção
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| UA bot: Go-http-client | User-Agent de bot/rastreador conhecido detectado | +40 | |
| Danger strong hits: 1 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +25 | |
| 404 ratio >= 60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +25 | |
| Danger strong hits: 8 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Foreign referer seen | Referer de domínio externo não relacionado | +10 |
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 93.186.254.185 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 anomalias User-Agent
IP 93.186.254.185 mostra comportamento UA suspeito. Bloqueie requisições com User-Agent vazio.
🔎 Defesa contra varredura de diretórios
IP 93.186.254.185 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
Portas abertas e serviços
Dados de reconhecimento de rede do Shodan. Portas abertas podem indicar serviços em execução, configurações incorretas ou superfícies de ataque.
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 22 | SSH | Low | Secure Shell — common brute force target for remote access |
| 80 | HTTP | Low | HTTP web server — standard web traffic |
| 443 | HTTPS | Low | HTTPS web server — encrypted web traffic |
| 3306 | MySQL | High | MySQL database — should never be exposed to the internet |
| 9091 | Unknown | Low | Service on port 9091 |
⚠️ Foram detectadas 1 porta de alto risco em 93.186.254.185. Estes serviços não devem ser acessíveis publicamente sem regras rígidas de firewall.
Fonte: Shodan InternetDB. Escaneado independentemente do abuse.mom.
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
93.186.254.185 has been assigned a threat score of 150/100 (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
A análise de inteligência de ameaças vinculou 93.186.254.185 a atividade maliciosa originada de Arezzo, Italy, operando na rede de Aruba S.p.A.. O endereço está sob observação desde sua detecção inicial. Ao longo de 1 dias, este IP gerou 2 requisições maliciosas, com média de aproximadamente 2 requisições por dia. O endereço é classificado como residencial. Atividade maliciosa de IPs residenciais tipicamente indica comprometimento de dispositivo ou participação em botnet. Dois padrões de ataque foram identificados (User-Agent Anomaly e Path Enumeration), sugerindo uma campanha semi-automatizada que visa múltiplas vulnerabilidades. Nossos registros mostram 103 IPs maliciosos originados de Italy, posicionando-o como um contribuinte significativa para atividade de ameaças global. Com uma pontuação de 150/100, este IP está entre os mais perigosos do nosso banco de dados. Bloqueio imediato e completo é fortemente recomendado.
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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💡 User-Agent Analysis Techniques
Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.
💡 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.