
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Form spam: no_js_check | Palabras clave de spam/malware en el contenido | +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.
Habilite CAPTCHA en todos los formularios públicos. Agregue campos honeypot. Limite envíos a 3 por minuto por IP.
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.
23.105.4.126 has been assigned a threat score of 70/100 (High). Esto lo clasifica como una amenaza de alta severidad. Se recomienda el bloqueo proactivo para infraestructura sensible.
La dirección 23.105.4.126 se origina en Manassas, United States, operando en la red de Leaseweb USA, Inc.. Fue identificada mediante análisis automatizado del tráfico de red entrante en los puntos monitoreados. Nuestros sensores capturaron 1 solicitudes maliciosas de esta dirección en un período de 1 días, reflejando una cadencia de ataque sostenida de ~1 solicitudes por día. Operando desde infraestructura de datacenter, esta IP es típica de direcciones usadas en operaciones de ataque organizadas. United States actualmente representa 117 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. Una puntuación de 70/100 coloca esta IP en la categoría de alto riesgo. Se recomienda bloqueo a nivel de firewall.
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.
SQL injection remains one of the most common web attack vectors. Attackers inject malicious SQL code through input fields to extract database contents, modify data, or gain administrative access. Automated scanners test for SQLi vulnerabilities at massive scale.
Analyzing attack patterns at the AS (Autonomous System) level reveals which networks harbor the most malicious activity. Some ASes have abuse rates orders of magnitude higher than average, indicating lax enforcement of acceptable use policies.