
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| DDoS / Flood | 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.
Hemos detectado 7048 IPs maliciosas de este sistema autónomo.
Agregue 188.166.80.153 a la lista de bloqueo de su firewall. Revise logs para conexiones exitosas.
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.
188.166.80.153 has been assigned a threat score of 60/100 (High). Esta puntuación indica una alta severidad de amenaza. La IP ha mostrado patrones claros de comportamiento malicioso que requieren medidas defensivas inmediatas.
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 188.166.80.153, geolocalizada en Amsterdam, Netherlands, operando en la red de DigitalOcean, LLC, como fuente de actividad de red sospechosa. Nuestros sensores capturaron 1 solicitudes maliciosas de esta dirección en un período de 63 días, reflejando una cadencia de ataque sostenida de ~0 solicitudes por día. La IP está clasificada como infraestructura de hosting/datacenter, comúnmente asociada con servidores alquilados para campañas de ataque automatizadas, comando y control de botnets, o escaneo de vulnerabilidades a gran escala. Netherlands actualmente representa 2,862 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente importante de tráfico malicioso. La puntuación de 60/100 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.
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.