
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: 19 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 20 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 67 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 70 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger medium hits: 1 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +10 | |
| Danger medium hits: 471 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 92 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger strong hits: 1 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +25 | |
| Danger strong hits: 184 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger strong hits: 190 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger strong hits: 2 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +50 | |
| Foreign referer | Referer de dominio externo no relacionado | +10 | |
| 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 209.87.169.75 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 209.87.169.75.
IP 209.87.169.75 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.
209.87.169.75 has been assigned a threat score of 255/100 (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 209.87.169.75 con actividad maliciosa originada en Jersey City, United States, operando en la red de Internet Utilities NA LLC. La dirección ha estado bajo observación desde su detección inicial. La dirección ha estado activa durante 69 días en nuestro sistema de monitoreo, produciendo 191 solicitudes marcadas a una tasa de ~2.8/día. Esta es una dirección IP residencial, lo que sugiere un dispositivo doméstico comprometido como un router, electrodoméstico inteligente o estación de trabajo infectada participando en una botnet. Con 3 patrones de ataque diferentes detectados, esta IP exhibe comportamiento característico de frameworks de escaneo automatizado avanzados. United States actualmente representa 212 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. Una puntuación de 255/100 coloca esta dirección en el nivel más alto de severidad.
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.
CAPTCHAs remain a primary bot defense but face increasing bypass rates from AI-powered solvers. Modern alternatives include invisible behavioral analysis, proof-of-work challenges, and device fingerprinting that detect bots without impacting user experience.