
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Burst 24/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 24/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Foreign referer | Referer de dominio externo no relacionado | +10 |
Solicitudes HTTP reconstruidas de los registros del servidor. Dominios objetivo ocultos por seguridad.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 185.219.159.68.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
185.219.159.68 has been assigned a threat score of 80/100 (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:
El análisis de inteligencia de amenazas vinculó 185.219.159.68 con actividad maliciosa originada en Riga, LV, operando en la red de Sabiedriba ar ierobezotu atbildibu DELSKA Latvia. La dirección ha estado bajo observación desde su detección inicial. Nuestros sensores capturaron 131 solicitudes maliciosas de esta dirección en un período de 5 días, reflejando una cadencia de ataque sostenida de ~26.2 solicitudes por día. La dirección está clasificada como residencial. La actividad maliciosa desde IPs residenciales típicamente indica compromiso del dispositivo o membresía en botnet. Los ataques basados en tasa de esta IP buscan sobrecargar los recursos del servidor mediante inundación de solicitudes de alto volumen. Nuestros registros muestran 52 IPs maliciosas originadas desde LV, posicionándolo como un contribuyente notable a la actividad de amenazas global. La puntuación de 80/100 indica un actor malicioso confirmado.
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.
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
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.