
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Foreign referer | Referer de dominio externo no relacionado | +10 | |
| UA bot: python | User-Agent de bot/rastreador conocido detectado | +40 | |
| UA changed | Múltiples User-Agents — técnica de rotación de bot | +25 |
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 111.172.5.66 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.
111.172.5.66 has been assigned a threat score of 75/100 (High). La IP está clasificada como amenaza de alto nivel. Los administradores de red deben implementar reglas de bloqueo y monitorear conexiones desde esta dirección.
The following attack categories were identified:
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 111.172.5.66, geolocalizada en Shizishan, China, operando en la red de China Telecom, como fuente de actividad de red sospechosa. Durante su ventana de observación de 5 días, registramos 108 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 21.6 por día en promedio. Operando desde una red residencial, esta IP puede representar un gateway doméstico comprometido o dispositivo IoT reclutado en una infraestructura de ataque mayor. Se detectaron anomalías sospechosas de User-Agent incluyendo cadenas UA vacías, falsificadas o en rotación rápida. Nuestros registros muestran 2,899 IPs maliciosas originadas desde China, posicionándolo como un contribuyente importante a la actividad de amenazas global. 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.
TLS fingerprinting creates unique identifiers based on how clients negotiate encrypted connections. The JA3 and JA4 methods generate hashes from TLS ClientHello parameters, enabling identification of specific tools and malware regardless of IP address changes.
The window between vulnerability disclosure and exploitation continues to shrink. Critical CVEs are now exploited within hours of publication. Automated patch management, virtual patching through WAFs, and rapid deployment pipelines are essential for timely remediation.