
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 3 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +75 | |
| Danger medium hits: 2 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +20 | |
| POST requests present | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +8 |
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 189.167.55.219 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.
189.167.55.219 has been assigned a threat score of 103/100 (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.
La dirección IP 189.167.55.219 ha sido rastreada hasta Tlaxcala City, Mexico, operando en la red de UNINET. Nuestros sistemas de detección de amenazas marcaron esta dirección basándose en patrones de comportamiento malicioso observados. Durante un período de 1 días, esta IP generó 2 solicitudes maliciosas, promediando aproximadamente 2 solicitudes por día. Operando desde una red residencial, esta IP puede representar un gateway doméstico comprometido o dispositivo IoT reclutado en una infraestructura de ataque mayor. Mexico actualmente representa 122 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. Con una puntuación de 103/100, 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.
WAFs inspect HTTP traffic to block common attacks but require careful tuning. Overly aggressive rules cause false positives while permissive configurations miss attacks. Modern WAFs combine signature matching with behavioral analysis and machine learning.
Brute force attacks systematically try username and password combinations to gain unauthorized access. Modern attacks leverage credential databases from previous breaches, testing millions of combinations using distributed botnets across multiple IP addresses.