
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Múltiples User-Agents — técnica de rotación de bot | +25 | |
| Danger medium hits: 52 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| 404 ratio 40-60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +15 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +20 | |
| Foreign referer seen | Referer de dominio externo no relacionado | +10 | |
| Imported from old blocklist | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +0 | |
| Danger medium hits: 10 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 6 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 12 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 16 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 |
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 103.177.168.12 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
IP 103.177.168.12 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
Otras IPs bloqueadas de la misma subred /24 — indica abuso sistemático de este rango de red.
Datos de reconocimiento de red de Shodan. Los puertos abiertos pueden indicar servicios en ejecución, configuraciones incorrectas o superficies de ataque.
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 7070 | Unknown | Low | Service on port 7070 |
| 7071 | Unknown | Low | Service on port 7071 |
| 7080 | Unknown | Low | Service on port 7080 |
Fuente: Shodan InternetDB. Escaneado independientemente de abuse.mom.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
103.177.168.12 has been assigned a threat score of 130/100 (Critical). Una puntuación tan alta marca un actor de amenaza crítico. Esta dirección ha demostrado un comportamiento malicioso persistente y agresivo en múltiples vectores de detección.
The following attack categories were identified:
El análisis de inteligencia de amenazas vinculó 103.177.168.12 con actividad maliciosa originada en Rāngāmāti, Bangladesh, operando en la red de Razib Shahriar Rubence. La dirección ha estado bajo observación desde su detección inicial. Nuestros sensores capturaron 36 solicitudes maliciosas de esta dirección en un período de 48 días, reflejando una cadencia de ataque sostenida de ~0.8 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. Se identificaron dos patrones de ataque (User-Agent Anomaly y Path Enumeration), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. Nuestros registros muestran 102 IPs maliciosas originadas desde Bangladesh, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. Con una puntuación de 130/100, esta IP está entre las más peligrosas de nuestra base de datos. Se recomienda bloqueo inmediato y completo.
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.
CAPTCHAs remain a primary bot defense but face increasing bypass rates from AI-powered solvers. Modern alternatives include invisible behavioral analysis, proof-of-work challenges, and device fingerprinting that detect bots without impacting user experience.