
ABUSE.MOM — COMPORTE-SE OU SERÁ EXPOSTO
| Assinatura | Descrição | Pontos | Gravidade |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 1 | Caminhos de alto risco: shells, RCE, exploits | +25 | |
| Danger medium hits: 19 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +60 | |
| 404 ratio >= 60% | Maioria das solicitações retornou 404 — enumeração | +25 | |
| Burst: 8 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 20 req / 10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 11 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 21 req / 10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 19 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 13 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 17 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 9 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 16 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 20 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 18 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 15 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Danger medium hits: 2 | Risco médio: painéis admin, arquivos de configuração | +20 | |
| Burst: 18 req / 10s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 10 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 14 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 | |
| Burst: 12 req / 2s | Taxa de solicitações anormalmente alta — varredura | +35 |
Solicitações HTTP reconstruídas dos logs do servidor. Domínios alvo ocultados por segurança.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 98.94.108.79 está enumerando diretórios. Configure fail2ban com jail apache-404 após 10+ erros 404.
Implemente limit_req_zone no nginx. Implante CDN com proteção DDoS. Configure SYN cookies para controlar 98.94.108.79.
Este IP foi verificado nas principais listas negras DNS usadas por servidores de e-mail e firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
98.94.108.79 has been assigned a threat score of 180/100 (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:
A análise de inteligência de ameaças vinculou 98.94.108.79 a atividade maliciosa originada de Ashburn, United States, operando na rede de Amazon.com. O endereço está sob observação desde sua detecção inicial. Durante sua janela de observação de 1 dias, registramos 45 requisições hostis deste IP — aproximadamente 45 por dia em média. Operando a partir de infraestrutura de datacenter, este IP é típico de endereços usados em operações de ataque organizadas. Dois padrões de ataque foram identificados (Path Enumeration e Request Flooding), sugerindo uma campanha semi-automatizada que visa múltiplas vulnerabilidades. United States atualmente responde por 248 IPs bloqueados em nosso banco de dados, sendo uma fonte significativa de tráfego malicioso. Uma pontuação de 180/100 coloca este endereço no nível mais alto de severidade.
This IP belongs to a hosting or data center provider. Malicious traffic from hosting infrastructure often originates from compromised VPS instances, rented servers used for scanning campaigns, or abused free-tier cloud accounts. Hosting providers typically respond to abuse reports within 24-72 hours.
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 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.