
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| UA bot: java | User-Agent de bot/rastreador conocido detectado | +40 | |
| Danger strong hits: 2 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +50 | |
| Danger medium hits: 2 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +20 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +20 | |
| Burst: 12 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 40 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 10 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 34 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 11 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 31 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 |
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 203.2.112.33 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
IP 203.2.112.33 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 203.2.112.33.
Otras IPs bloqueadas de la misma subred /24 — indica abuso sistemático de este rango de red.
Datos de reconocimiento de red de Shodan. Los puertos abiertos pueden indicar servicios en ejecución, configuraciones incorrectas o superficies de ataque.
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 3389 | RDP | High | Remote Desktop Protocol — primary target for ransomware attacks |
⚠️ Se detectaron 1 puerto de alto riesgo en 203.2.112.33. RDP expuesto (3389) es el vector #1 para ataques de ransomware. Estos servicios no deben ser accesibles públicamente sin reglas estrictas de firewall.
Fuente: Shodan InternetDB. Escaneado independientemente de abuse.mom.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
203.2.112.33 has been assigned a threat score of 200/100 (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.
The following attack categories were identified:
El análisis de inteligencia de amenazas vinculó 203.2.112.33 con actividad maliciosa originada en Guangzhou, China, operando en la red de Chongqing Telecom. La dirección ha estado bajo observación desde su detección inicial. Nuestros sensores capturaron 3 solicitudes maliciosas de esta dirección en un período de 27 días, reflejando una cadencia de ataque sostenida de ~0.1 solicitudes por día. La dirección está clasificada como residencial. La actividad maliciosa desde IPs residenciales típicamente indica compromiso del dispositivo o membresía en botnet. Con 3 patrones de ataque diferentes detectados, esta IP exhibe comportamiento característico de frameworks de escaneo automatizado avanzados. China actualmente representa 194 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. Con una puntuación de 200/100, 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.
Examining HTTP headers beyond User-Agent reveals attack tools and automated scripts. Missing standard headers, unusual ordering, non-standard values, and inconsistencies with claimed client identity all serve as reliable detection signals.
Insider threats — whether malicious or negligent — account for a significant percentage of data breaches. Behavioral analytics detecting unusual access patterns, data downloads, and privilege escalation help identify insider risks before damage occurs.