
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Danger medium hits: 2 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +20 | |
| Danger strong hits: 2 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +50 |
Solicitudes HTTP reconstruidas de los registros del servidor. Dominios objetivo ocultos por seguridad.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Hemos detectado 3 IPs maliciosas de este sistema autónomo.
Agregue 103.132.182.36 a la lista de bloqueo de su firewall. Revise logs para conexiones exitosas.
Otras IPs bloqueadas de la misma subred /24 — indica abuso sistemático de este rango de red.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
103.132.182.36 has been assigned a threat score of 70/100 (High). A este nivel de amenaza, la IP se considera de alto riesgo. Las reglas del firewall deben actualizarse para denegar el tráfico de esta fuente.
La dirección IP 103.132.182.36 ha sido rastreada hasta Jamalpur, Bangladesh, operando en la red de Mohammad Tawheedul Islam. Nuestros sistemas de detección de amenazas marcaron esta dirección basándose en patrones de comportamiento malicioso observados. Durante un período de 1 días, esta IP generó 165 solicitudes maliciosas, promediando aproximadamente 165 solicitudes por día. Operando desde una red residencial, esta IP puede representar un gateway doméstico comprometido o dispositivo IoT reclutado en una infraestructura de ataque mayor. Bangladesh actualmente representa 441 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. Una puntuación de 70/100 coloca esta IP en la categoría de alto riesgo. Se recomienda bloqueo a nivel de firewall.
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.
Brute force attacks systematically try username and password combinations to gain unauthorized access. Modern attacks leverage credential databases from previous breaches, testing millions of combinations using distributed botnets across multiple IP addresses.
Artificial intelligence enables more convincing phishing content, faster vulnerability discovery, and adaptive attack strategies that learn from defensive responses. AI-generated social engineering and automated exploit development represent growing threats.