
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| UA bot: spider | User-Agent de bot/rastreador conocido detectado | +40 | |
| Danger medium hits: 1 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +10 | |
| 404 ratio 40-60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +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 223.109.255.143 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
IP 223.109.255.143 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
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.
223.109.255.143 has been assigned a threat score of 65/100 (High). A este nivel de amenaza, la IP se considera de alto riesgo. Las reglas del firewall deben actualizarse para denegar el tráfico de esta fuente.
The following attack categories were identified:
223.109.255.143 está registrada en Nanjing, China, operando en la red de China Mobile communications corporation. Esta IP apareció por primera vez en nuestros feeds de amenazas tras activar múltiples firmas de detección conductual. Durante un período de 58 días, esta IP generó 2 solicitudes maliciosas, promediando aproximadamente 0 solicitudes por día. Esta es una IP de red móvil. Aunque las direcciones móviles se comparten típicamente vía CGNAT, la actividad maliciosa persistente sugiere abuso automatizado. Se identificaron dos patrones de ataque (User-Agent Anomaly y Path Enumeration), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. China actualmente representa 201 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. La puntuación de 65/100 justifica monitoreo activo y limitación de velocidad.
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.
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.