
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| UA suspicious (short/empty) | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +15 | |
| Danger strong hits: 2 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +50 | |
| Danger medium hits: 1 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +10 |
Solicitudes HTTP reconstruidas de los registros del servidor. Dominios objetivo ocultos por seguridad.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
IP 103.163.220.172 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
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.
103.163.220.172 has been assigned a threat score of 75/100 (High). Esto lo clasifica como una amenaza de alta severidad. Se recomienda el bloqueo proactivo para infraestructura sensible.
The following attack categories were identified:
La dirección IP 103.163.220.172 ha sido rastreada hasta Tokyo, Japan, operando en la red de F.N.S. HOLDINGS LIMITED. Nuestros sistemas de detección de amenazas marcaron esta dirección basándose en patrones de comportamiento malicioso observados. La dirección ha estado activa durante 1 días en nuestro sistema de monitoreo, produciendo 1 solicitudes marcadas a una tasa de ~1/día. La dirección está clasificada como residencial. La actividad maliciosa desde IPs residenciales típicamente indica compromiso del dispositivo o membresía en botnet. Se detectaron anomalías sospechosas de User-Agent incluyendo cadenas UA vacías, falsificadas o en rotación rápida. Japan actualmente representa 122 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. La puntuación de 75/100 indica un actor 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.
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.
The impact of data breaches extends beyond immediate financial losses. Regulatory fines, legal liability, reputational damage, and customer churn create long-term costs that often exceed the direct costs of incident response and remediation.