
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| POST seen | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +8 | |
| Probe 302→404 | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +20 | |
| UA bot: python | User-Agent de bot/rastreador conocido detectado | +40 |
Solicitudes HTTP reconstruidas de los registros del servidor. Dominios objetivo ocultos por seguridad.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Hemos detectado 7046 IPs maliciosas de este sistema autónomo.
IP 174.138.72.220 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
IP 174.138.72.220 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
Otras IPs bloqueadas de la misma subred /24 — indica abuso sistemático de este rango de red.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
174.138.72.220 has been assigned a threat score of 68/100 (High). Esto lo clasifica como una amenaza de alta severidad. Se recomienda el bloqueo proactivo para infraestructura sensible.
The following attack categories were identified:
174.138.72.220 está registrada en Clifton, United States, operando en la red de DigitalOcean, LLC. Esta IP apareció por primera vez en nuestros feeds de amenazas tras activar múltiples firmas de detección conductual. Nuestros sensores capturaron 41 solicitudes maliciosas de esta dirección en un período de 1 días, reflejando una cadencia de ataque sostenida de ~41 solicitudes por día. Operando desde infraestructura de datacenter, esta IP es típica de direcciones usadas en operaciones de ataque organizadas. Se identificaron dos patrones de ataque (Path Enumeration y User-Agent Anomaly), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. United States actualmente representa 36,328 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente importante de tráfico malicioso. La puntuación de 68/100 justifica monitoreo activo y limitación de velocidad.
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.
Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.
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.