
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +15 | |
| 404 ratio >= 60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +25 | |
| Burst: 21 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 22 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 73 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 77 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger medium hits: 1 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +10 | |
| Danger medium hits: 731 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 939 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger strong hits: 1 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +25 | |
| Danger strong hits: 2 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +50 | |
| Danger strong hits: 216 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger strong hits: 361 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| UA bot: Go-http-client | User-Agent de bot/rastreador conocido detectado | +40 | |
| UA changed for same IP | Múltiples User-Agents — técnica de rotación de bot | +25 | |
| UA suspicious (short/empty) | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +15 |
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 209.87.169.214 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 209.87.169.214.
IP 209.87.169.214 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.
209.87.169.214 has been assigned a threat score of 255/100 (Critical). Esta es una amenaza de nivel crítico. Los administradores de sistemas deben tratar esta IP como hostil y bloquear todas las conexiones entrantes sin excepción.
The following attack categories were identified:
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 209.87.169.214, geolocalizada en Jersey City, United States, operando en la red de Clouvider Limited, como fuente de actividad de red sospechosa. La dirección ha estado activa durante 37 días en nuestro sistema de monitoreo, produciendo 245 solicitudes marcadas a una tasa de ~6.6/día. Operando desde una red residencial, esta IP puede representar un gateway doméstico comprometido o dispositivo IoT reclutado en una infraestructura de ataque mayor. Con 3 patrones de ataque diferentes detectados, esta IP exhibe comportamiento característico de frameworks de escaneo automatizado avanzados. Nuestros registros muestran 214 IPs maliciosas originadas desde United States, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. 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 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.
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.
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.