
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Danger medium hits: 5 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +50 | |
| Foreign referer | Referer de dominio externo no relacionado | +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.
Agregue 113.204.79.230 a la lista de bloqueo de su firewall. Revise logs para conexiones exitosas.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
113.204.79.230 has been assigned a threat score of 60/100 (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.
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 113.204.79.230, geolocalizada en Jinrongjie, China, operando en la red de CHINA UNICOM China169 Backbone, como fuente de actividad de red sospechosa. Durante un período de 1 días, esta IP generó 130 solicitudes maliciosas, promediando aproximadamente 130 solicitudes por día. La dirección opera como un nodo de salida VPN/proxy. Los atacantes enrutan el tráfico a través de servicios de anonimización. China actualmente representa 164 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. La puntuación de 60/100 justifica monitoreo activo y limitación de velocidad.
This IP is associated with a VPN or proxy service. Attackers frequently route their traffic through anonymizing services to obscure their true location. This makes attribution more challenging but the malicious behavior patterns remain detectable.
Prototype pollution manipulates JavaScript object prototypes to inject properties that affect all objects in an application. This can lead to denial of service, property injection, and in some cases remote code execution in Node.js applications.
Signature-based detection matches known attack patterns but misses novel threats. Behavioral analysis identifies anomalies in request patterns, timing, and volume, catching zero-day attacks that signatures cannot recognize.