
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Danger medium hits: 3 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +30 | |
| 404 ratio 40-60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +15 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +20 | |
| Foreign referer seen | Referer de dominio externo no relacionado | +10 | |
| Danger medium hits: 7 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 |
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 167.160.70.160 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.
Datos de reconocimiento de red de Shodan. Los puertos abiertos pueden indicar servicios en ejecución, configuraciones incorrectas o superficies de ataque.
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 4444 | Unknown | Low | Service on port 4444 |
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2023-49288 | NVD → |
| CVE-2021-28116 | NVD → |
| CVE-2025-59362 | NVD → |
| CVE-2024-25111 | NVD → |
| CVE-2021-33620 | NVD → |
| CVE-2023-49286 | NVD → |
| CVE-2024-25617 | NVD → |
| CVE-2025-62168 | NVD → |
| CVE-2025-54574 | NVD → |
| CVE-2021-28651 | NVD → |
| CVE-2023-49285 | NVD → |
| CVE-2021-46784 | NVD → |
| CVE-2021-31806 | NVD → |
| CVE-2023-46847 | NVD → |
| CVE-2021-28662 | NVD → |
| CVE-2022-41317 | NVD → |
| CVE-2023-50269 | NVD → |
| CVE-2023-46724 | NVD → |
| CVE-2023-46728 | NVD → |
| CVE-2024-37894 | NVD → |
| CVE-2024-45802 | NVD → |
| CVE-2021-31807 | NVD → |
| CVE-2023-46846 | NVD → |
| CVE-2021-31808 | NVD → |
| CVE-2023-5824 | NVD → |
🔴 Este host tiene 27 CVE conocidos asociados con sus servicios expuestos. Este volumen sugiere software severamente desactualizado. Revise cada CVE en la base de datos NVD.
Fuente: Shodan InternetDB. Escaneado independientemente de abuse.mom.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
167.160.70.160 has been assigned a threat score of 105/100 (Critical). Esto representa un nivel de riesgo crítico. Nuestros sistemas de detección han identificado múltiples indicadores de alta confianza de intención maliciosa.
The following attack categories were identified:
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 167.160.70.160, geolocalizada en Los Angeles, United States, operando en la red de Sprious LLC, como fuente de actividad de red sospechosa. Durante su ventana de observación de 17 días, registramos 2 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 0.1 por día en promedio. 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. La IP exhibe comportamiento de enumeración de directorios, solicitando sistemáticamente rutas inexistentes. Nuestros registros muestran 204 IPs maliciosas originadas desde United States, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. Con una puntuación de 105/100, esta IP está entre las más peligrosas de nuestra base de datos. Se recomienda bloqueo inmediato y completo.
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.
Vulnerability scanning is the automated process of probing web applications for known weaknesses. Attackers use tools like Nuclei, Nikto, and ZAP to test thousands of hosts per hour, looking for exposed configuration files, outdated software, and default credentials.
IP geolocation databases provide approximate locations with varying accuracy. City-level geolocation is typically 50-80% accurate, while country-level exceeds 95%. VPNs, proxies, and mobile networks further reduce reliability, making geolocation a useful but imperfect intelligence signal.