
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| UA bot: python | User-Agent de bot/rastreador conocido detectado | +40 | |
| Danger strong hits: 1 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +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 136.226.239.78 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.
136.226.239.78 has been assigned a threat score of 65/100 (High). Esto lo clasifica como una amenaza de alta severidad. Se recomienda el bloqueo proactivo para infraestructura sensible.
The following attack categories were identified:
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 136.226.239.78, geolocalizada en Tokyo, Japan, operando en la red de ZSCALER, INC., como fuente de actividad de red sospechosa. Durante un período de 1 días, esta IP generó 1 solicitudes maliciosas, promediando aproximadamente 1 solicitudes por día. La dirección está clasificada como residencial. La actividad maliciosa desde IPs residenciales típicamente indica compromiso del dispositivo o membresía en botnet. Se detectaron anomalías sospechosas de User-Agent incluyendo cadenas UA vacías, falsificadas o en rotación rápida. Japan actualmente representa 104 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. La puntuación de 65/100 justifica monitoreo activo y limitación de velocidad.
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.
Examining HTTP headers beyond User-Agent reveals attack tools and automated scripts. Missing standard headers, unusual ordering, non-standard values, and inconsistencies with claimed client identity all serve as reliable detection signals.
False positives erode trust in security systems and waste analyst resources. Effective management requires feedback loops, allowlisting mechanisms, contextual analysis, and regular tuning of detection rules based on operational experience.