
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Burst 13/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 14/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 16/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 18/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 40/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 46/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 5/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 50/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 53/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 55/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 64/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger medium hits: 40 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 48 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 969 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger strong hits: 121 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger strong hits: 126 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger strong hits: 2 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +50 | |
| Danger strong hits: 372 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| UA changed | Múltiples User-Agents — técnica de rotación de bot | +25 |
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 1605 IPs maliciosas de este sistema autónomo.
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 192.253.209.90.
IP 192.253.209.90 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.
192.253.209.90 has been assigned a threat score of 255/100 (Critical). Esto representa un nivel de riesgo crítico. Nuestros sistemas de detección han identificado múltiples indicadores de alta confianza de intención maliciosa.
The following attack categories were identified:
192.253.209.90 está registrada en Jersey City, United States, operando en la red de GSL Networks Pty LTD. Esta IP apareció por primera vez en nuestros feeds de amenazas tras activar múltiples firmas de detección conductual. Durante su ventana de observación de 23 días, registramos 1,367 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 59.4 por día en promedio. La dirección opera como un nodo de salida VPN/proxy. Los atacantes enrutan el tráfico a través de servicios de anonimización. Se identificaron dos patrones de ataque (Request Flooding y User-Agent Anomaly), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. United States actualmente representa 36,729 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente importante de tráfico malicioso. Con una puntuación de 255/100, esta IP está entre las más peligrosas de nuestra base de datos. Se recomienda bloqueo inmediato y completo.
This IP is associated with a VPN or proxy service. Attackers frequently route their traffic through anonymizing services to obscure their true location. This makes attribution more challenging but the malicious behavior patterns remain detectable.
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.
Advanced techniques enable threat detection while minimizing privacy impact. Encrypted DNS, differential privacy in analytics, and federated learning for threat models allow effective security monitoring without unnecessary surveillance of legitimate user behavior.