
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 2 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +50 | |
| Danger medium hits: 1 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +10 | |
| 404 ratio 40-60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +15 | |
| POST requests present | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +8 |
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 170.254.110.135 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
170.254.110.135 has been assigned a threat score of 83/100 (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:
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 170.254.110.135, geolocalizada en Mauá, Brazil, operando en la red de Sales Telecom e Informatica, como fuente de actividad de red sospechosa. Durante un período de 1 días, esta IP generó 1 solicitudes maliciosas, promediando aproximadamente 1 solicitudes por día. Operando desde una red residencial, esta IP puede representar un gateway doméstico comprometido o dispositivo IoT reclutado en una infraestructura de ataque mayor. La IP exhibe comportamiento de enumeración de directorios, solicitando sistemáticamente rutas inexistentes. Brazil actualmente representa 105 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. Una puntuación de 83/100 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.
Path traversal attacks attempt to access files outside the intended directory by manipulating file path references. Attackers use sequences like ../ to reach sensitive system files such as /etc/passwd or application configuration files.
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.