
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| UA bot: crawler | User-Agent de bot/rastreador conocido detectado | +40 | |
| Burst: 12 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 17 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 19 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 33 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 12 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| 404 ratio 40-60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +15 | |
| Burst: 5 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 23 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 20 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 14 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 14 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 7 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +20 | |
| Burst: 17 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 24 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 13 req / 10s | 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.
IP 144.76.32.189 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 144.76.32.189.
IP 144.76.32.189 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
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.
144.76.32.189 has been assigned a threat score of 110/100 (Critical). Con esta calificación, la IP cae en el rango de severidad crítica — entre las direcciones más peligrosas en nuestra base de datos de monitoreo.
The following attack categories were identified:
El análisis de inteligencia de amenazas vinculó 144.76.32.189 con actividad maliciosa originada en Falkenstein, Germany, operando en la red de Hetzner Online GmbH. La dirección ha estado bajo observación desde su detección inicial. La dirección ha estado activa durante 83 días en nuestro sistema de monitoreo, produciendo 29 solicitudes marcadas a una tasa de ~0.3/día. 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 166 IPs maliciosas originadas desde Germany, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. Con una puntuación de 110/100, 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.
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.
Correlating logs across web servers, firewalls, DNS, and authentication systems reveals attack patterns invisible in individual log sources. Modern SIEM platforms use statistical analysis to connect related events across time and systems.