
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| UA suspicious (short/empty) | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +15 | |
| Danger strong hits: 9 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger medium hits: 218 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Burst: 63 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 193 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 54 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 176 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger strong hits: 12 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger medium hits: 327 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Burst: 62 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 199 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 55 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 196 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 200 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger strong hits: 6 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger medium hits: 294 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Burst: 49 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 169 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 |
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 172.161.0.169 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 172.161.0.169.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
172.161.0.169 has been assigned a threat score of 245/100 (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:
172.161.0.169 está registrada en Zurich, Switzerland, operando en la red de Microsoft. Esta IP apareció por primera vez en nuestros feeds de amenazas tras activar múltiples firmas de detección conductual. Durante su ventana de observación de 1 días, registramos 6 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 6 por día en promedio. Clasificada como IP de hosting, esta dirección probablemente funciona en un servidor alquilado o instancia en la nube. Se identificaron dos patrones de ataque (User-Agent Anomaly y Request Flooding), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. Nuestros registros muestran 101 IPs maliciosas originadas desde Switzerland, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. Con una puntuación de 245/100, esta IP está entre las más peligrosas de nuestra base de datos. Se recomienda bloqueo inmediato y completo.
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.
TLS fingerprinting creates unique identifiers based on how clients negotiate encrypted connections. The JA3 and JA4 methods generate hashes from TLS ClientHello parameters, enabling identification of specific tools and malware regardless of IP address changes.
Insider threats — whether malicious or negligent — account for a significant percentage of data breaches. Behavioral analytics detecting unusual access patterns, data downloads, and privilege escalation help identify insider risks before damage occurs.