
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Múltiples User-Agents — técnica de rotación de bot | +25 | |
| Danger strong hits: 4 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger medium hits: 4 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +40 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +20 | |
| Burst: 5 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger strong hits: 6 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Burst: 9 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 11 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 8 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger strong hits: 2 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +50 | |
| Danger medium hits: 2 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +20 | |
| 404 ratio 40-60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +15 | |
| Burst: 6 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 7 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 10 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger medium hits: 1 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +10 | |
| Danger strong hits: 1 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +25 | |
| 404 ratio >= 60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +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 167.99.180.117 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
IP 167.99.180.117 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 167.99.180.117.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
167.99.180.117 has been assigned a threat score of 235/100 (Critical). Una puntuación tan alta marca un actor de amenaza crítico. Esta dirección ha demostrado un comportamiento malicioso persistente y agresivo en múltiples vectores de detección.
The following attack categories were identified:
La dirección IP 167.99.180.117 ha sido rastreada hasta Toronto, Canada, operando en la red de DigitalOcean, LLC. Nuestros sistemas de detección de amenazas marcaron esta dirección basándose en patrones de comportamiento malicioso observados. Nuestros sensores capturaron 23 solicitudes maliciosas de esta dirección en un período de 1 días, reflejando una cadencia de ataque sostenida de ~23 solicitudes por día. La IP está clasificada como infraestructura de hosting/datacenter, comúnmente asociada con servidores alquilados para campañas de ataque automatizadas, comando y control de botnets, o escaneo de vulnerabilidades a gran escala. La combinación de 3 vectores de ataque distintos indica un actor de amenaza sofisticado que despliega herramientas automatizadas para sondear múltiples superficies de ataque simultáneamente. Una puntuación de 235/100 coloca esta dirección en el nivel más alto de severidad.
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.
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.
Machine learning models analyze vast amounts of network traffic to identify attack patterns invisible to rule-based systems. Supervised models classify known attack types while unsupervised models detect anomalies that may indicate novel threats.