
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Foreign referer | Referer de dominio externo no relacionado | +10 | |
| UA bot: Go-http-client | User-Agent de bot/rastreador conocido detectado | +40 | |
| UA changed | Múltiples User-Agents — técnica de rotación de bot | +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 165.211.23.157 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.
165.211.23.157 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 165.211.23.157 se origina en Yaoundé, CM, operando en la red de Cameroon Telecommunications Network. Fue identificada mediante análisis automatizado del tráfico de red entrante en los puntos monitoreados. La dirección ha estado activa durante 1 días en nuestro sistema de monitoreo, produciendo 19 solicitudes marcadas a una tasa de ~19/día. Esta es una dirección IP residencial, lo que sugiere un dispositivo doméstico comprometido como un router, electrodoméstico inteligente o estación de trabajo infectada participando en una botnet. Se detectaron anomalías sospechosas de User-Agent incluyendo cadenas UA vacías, falsificadas o en rotación rápida. CM actualmente representa 46 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente notable de tráfico malicioso. Una puntuación de 75/100 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.
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.
When multiple IPs in a subnet show malicious behavior, subnet blocking efficiently neutralizes the threat. However, overly broad blocking risks impacting legitimate users. Analysis of subnet ownership and historical behavior guides appropriate blocking scope.