
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Directory Scan | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +0 |
Solicitudes HTTP reconstruidas de los registros del servidor. Dominios objetivo ocultos por seguridad.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Agregue 171.252.155.20 a la lista de bloqueo de su firewall. Revise logs para conexiones exitosas.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
171.252.155.20 has been assigned a threat score of 115/100 (Critical). Esta es una amenaza de nivel crítico. Los administradores de sistemas deben tratar esta IP como hostil y bloquear todas las conexiones entrantes sin excepción.
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 171.252.155.20, geolocalizada en Ho Chi Minh City, Vietnam, operando en la red de Viettel Corporation, como fuente de actividad de red sospechosa. La dirección ha estado activa durante 13 días en nuestro sistema de monitoreo, produciendo 1,253 solicitudes marcadas a una tasa de ~96.4/día. La dirección está clasificada como residencial. La actividad maliciosa desde IPs residenciales típicamente indica compromiso del dispositivo o membresía en botnet. Nuestros registros muestran 1,190 IPs maliciosas originadas desde Vietnam, posicionándolo como un contribuyente importante a la actividad de amenazas global. Con una puntuación de 115/100, 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.
Monitoring dark web forums and marketplaces provides advance warning of planned attacks, leaked credentials, and compromised data. This intelligence feeds into proactive defense measures before attacks reach their targets.
False positives erode trust in security systems and waste analyst resources. Effective management requires feedback loops, allowlisting mechanisms, contextual analysis, and regular tuning of detection rules based on operational experience.