
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Directory Scan | 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.
Agregue 31.152.48.36 a la lista de bloqueo de su firewall. Revise logs para conexiones exitosas.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
31.152.48.36 has been assigned a threat score of 60/100 (High). Esta puntuación indica una alta severidad de amenaza. La IP ha mostrado patrones claros de comportamiento malicioso que requieren medidas defensivas inmediatas.
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 31.152.48.36, geolocalizada en Thessaloniki, Greece, operando en la red de Cosmote Mobile Telecommunication S.A, como fuente de actividad de red sospechosa. Durante su ventana de observación de 13 días, registramos 40 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 3.1 por día en promedio. Greece actualmente representa 55 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente notable de tráfico malicioso. La puntuación de 60/100 justifica monitoreo activo y limitación de velocidad.
Hacktivism combines hacking skills with political or social motivations. DDoS campaigns, website defacements, and data leaks target organizations based on ideological disagreements, adding unpredictable threat actors to the landscape.
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.