
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| UA suspicious (short/empty) | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +15 | |
| Danger strong hits: 2 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +50 | |
| Danger medium hits: 1 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +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.
IP 155.2.212.14 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
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.
155.2.212.14 has been assigned a threat score of 75/100 (High). Esto lo clasifica como una amenaza de alta severidad. Se recomienda el bloqueo proactivo para infraestructura sensible.
The following attack categories were identified:
La dirección 155.2.212.14 se origina en Denver, United States, operando en la red de Datacamp Limited. Fue identificada mediante análisis automatizado del tráfico de red entrante en los puntos monitoreados. La dirección ha estado activa durante 41 días en nuestro sistema de monitoreo, produciendo 2 solicitudes marcadas a una tasa de ~0/día. Esta IP está identificada como un endpoint VPN o proxy, comúnmente usado para enmascarar el origen real del tráfico de ataque. Se detectaron anomalías sospechosas de User-Agent incluyendo cadenas UA vacías, falsificadas o en rotación rápida. United States actualmente representa 128 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. La puntuación de 75/100 indica un actor malicioso confirmado.
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.
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.
Effective rate limiting must balance protection against abuse with allowing legitimate traffic bursts. Sliding window algorithms, token buckets, and adaptive thresholds based on client reputation provide layered defense against flooding attacks.