
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +15 | |
| 404 ratio >= 60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +25 | |
| Burst 12/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 13/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 38/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 40/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 42/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 43/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 44/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger medium hits: 140 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 153 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 165 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 2 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +20 | |
| Danger medium hits: 79 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger strong hits: 1 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +25 | |
| Danger strong hits: 2 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +50 | |
| Danger strong hits: 26 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger strong hits: 34 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Probe 302→404 | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +20 | |
| UA suspicious | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +15 |
Solicitudes HTTP reconstruidas de los registros del servidor. Dominios objetivo ocultos por seguridad.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Hemos detectado 1853 IPs maliciosas de este sistema autónomo.
IP 13.94.26.186 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 13.94.26.186.
IP 13.94.26.186 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
13.94.26.186 has been assigned a threat score of 280/100 (Critical). Esta es una amenaza de nivel crítico. Los administradores de sistemas deben tratar esta IP como hostil y bloquear todas las conexiones entrantes sin excepción.
The following attack categories were identified:
La dirección IP 13.94.26.186 ha sido rastreada hasta Hong Kong, Hong Kong, operando en la red de Microsoft Corporation. Nuestros sistemas de detección de amenazas marcaron esta dirección basándose en patrones de comportamiento malicioso observados. Durante su ventana de observación de 6 días, registramos 324 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 54 por día en promedio. Esta dirección pertenece a un proveedor de datacenter o hosting en la nube. Las IPs de hosting son frecuentemente aprovechadas por actores de amenazas que alquilan instancias VPS baratas específicamente para realizar ataques. Con 3 patrones de ataque diferentes detectados, esta IP exhibe comportamiento característico de frameworks de escaneo automatizado avanzados. Nuestros registros muestran 1,330 IPs maliciosas originadas desde Hong Kong, posicionándolo como un contribuyente importante a la actividad de amenazas global. Con una puntuación de 280/100, esta IP está entre las más peligrosas de nuestra base de datos. Se recomienda bloqueo inmediato y completo.
This IP belongs to a hosting or data center provider. Malicious traffic from hosting infrastructure often originates from compromised VPS instances, rented servers used for scanning campaigns, or abused free-tier cloud accounts. Hosting providers typically respond to abuse reports within 24-72 hours.
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.
Machine learning models analyze vast amounts of network traffic to identify attack patterns invisible to rule-based systems. Supervised models classify known attack types while unsupervised models detect anomalies that may indicate novel threats.