
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Burst 24/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 24/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Foreign referer | Referer de dominio externo no relacionado | +10 |
Solicitudes HTTP reconstruidas de los registros del servidor. Dominios objetivo ocultos por seguridad.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 217.151.138.34.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
217.151.138.34 has been assigned a threat score of 80/100 (Critical). Esto lo ubica en la categoría de amenaza crítica. Se recomienda encarecidamente el bloqueo inmediato en todos los perímetros de red.
The following attack categories were identified:
La dirección 217.151.138.34 se origina en Moscow, Russia, operando en la red de Gazprom telecom LLC. Fue identificada mediante análisis automatizado del tráfico de red entrante en los puntos monitoreados. La dirección ha estado activa durante 3 días en nuestro sistema de monitoreo, produciendo 107 solicitudes marcadas a una tasa de ~35.7/día. Operando desde una red residencial, esta IP puede representar un gateway doméstico comprometido o dispositivo IoT reclutado en una infraestructura de ataque mayor. Los ataques basados en tasa de esta IP buscan sobrecargar los recursos del servidor mediante inundación de solicitudes de alto volumen. Nuestros registros muestran 2,651 IPs maliciosas originadas desde Russia, posicionándolo como un contribuyente importante a la actividad de amenazas global. La puntuación de 80/100 indica un actor malicioso confirmado.
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.
Advanced techniques enable threat detection while minimizing privacy impact. Encrypted DNS, differential privacy in analytics, and federated learning for threat models allow effective security monitoring without unnecessary surveillance of legitimate user behavior.