
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 1 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +25 | |
| Danger medium hits: 1 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +10 | |
| 404 ratio >= 60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +25 | |
| 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.
IP 2.154.69.172 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
2.154.69.172 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:
2.154.69.172 está registrada en Santander, Spain, operando en la red de Ono. Esta IP apareció por primera vez en nuestros feeds de amenazas tras activar múltiples firmas de detección conductual. Durante su ventana de observación de 1 días, registramos 1 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 1 por día en promedio. La dirección está clasificada como residencial. La actividad maliciosa desde IPs residenciales típicamente indica compromiso del dispositivo o membresía en botnet. La IP exhibe comportamiento de enumeración de directorios, solicitando sistemáticamente rutas inexistentes. Spain actualmente representa 104 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. La puntuación de 68/100 justifica monitoreo activo y limitación de velocidad.
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.
Modern attacks increasingly target APIs rather than traditional web interfaces. Attackers enumerate endpoints, test for broken authentication, and exploit excessive data exposure. API attacks are harder to detect as they mimic legitimate programmatic access patterns.
Analyzing network flows (NetFlow, sFlow, IPFIX) provides visibility into traffic patterns without inspecting packet contents. Flow data reveals scanning activity, data exfiltration, lateral movement, and command-and-control channels at scale.