
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Burst 19/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 8/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 |
Solicitudes HTTP reconstruidas de los registros del servidor. Dominios objetivo ocultos por seguridad.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 124.31.106.111.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
124.31.106.111 has been assigned a threat score of 70/100 (High). Esta puntuación indica una alta severidad de amenaza. La IP ha mostrado patrones claros de comportamiento malicioso que requieren medidas defensivas inmediatas.
The following attack categories were identified:
124.31.106.111 está registrada en Beijing, China, operando en la red de Chinanet. Esta IP apareció por primera vez en nuestros feeds de amenazas tras activar múltiples firmas de detección conductual. Durante su ventana de observación de 4 días, registramos 165 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 41.3 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. Los ataques basados en tasa de esta IP buscan sobrecargar los recursos del servidor mediante inundación de solicitudes de alto volumen. China actualmente representa 150 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.
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
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.