
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Malicious Activity | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +0 |
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 1585 IPs maliciosas de este sistema autónomo.
Agregue 212.30.37.61 a la lista de bloqueo de su firewall. Revise logs para conexiones exitosas.
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.
212.30.37.61 has been assigned a threat score of 100/100 (Critical). Esto lo ubica en la categoría de amenaza crítica. Se recomienda encarecidamente el bloqueo inmediato en todos los perímetros de red.
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 212.30.37.61, geolocalizada en Rotterdam, Netherlands, operando en la red de GSL Networks Pty LTD, como fuente de actividad de red sospechosa. Durante un período de 4 días, esta IP generó 228 solicitudes maliciosas, promediando aproximadamente 57 solicitudes por día. La IP está clasificada como infraestructura de hosting/datacenter, comúnmente asociada con servidores alquilados para campañas de ataque automatizadas, comando y control de botnets, o escaneo de vulnerabilidades a gran escala. Nuestros registros muestran 2,854 IPs maliciosas originadas desde Netherlands, posicionándolo como un contribuyente importante a la actividad de amenazas global. Una puntuación de 100/100 coloca esta dirección en el nivel más alto de severidad.
This IP belongs to a hosting or data center provider. Malicious traffic from hosting infrastructure often originates from compromised VPS instances, rented servers used for scanning campaigns, or abused free-tier cloud accounts. Hosting providers typically respond to abuse reports within 24-72 hours.
Machine learning models analyze vast amounts of network traffic to identify attack patterns invisible to rule-based systems. Supervised models classify known attack types while unsupervised models detect anomalies that may indicate novel threats.
Initial access brokers specialize in gaining entry to corporate networks and selling that access to ransomware operators. This specialization creates an efficient criminal marketplace where compromised credentials and VPN access are traded as commodities.