
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| UA suspicious (short/empty) | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +15 | |
| Danger strong hits: 2 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +50 | |
| Danger medium hits: 1 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +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.
IP 31.171.130.80 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
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.
31.171.130.80 has been assigned a threat score of 75/100 (High). Esta puntuación indica una alta severidad de amenaza. La IP ha mostrado patrones claros de comportamiento malicioso que requieren medidas defensivas inmediatas.
The following attack categories were identified:
La dirección 31.171.130.80 se origina en Slough, United Kingdom, operando en la red de F.N.S. HOLDINGS LIMITED. Fue identificada mediante análisis automatizado del tráfico de red entrante en los puntos monitoreados. Durante su ventana de observación de 1 días, registramos 1 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 1 por día en promedio. Esta IP está identificada como un endpoint VPN o proxy, comúnmente usado para enmascarar el origen real del tráfico de ataque. Se detectaron anomalías sospechosas de User-Agent incluyendo cadenas UA vacías, falsificadas o en rotación rápida. United Kingdom actualmente representa 145 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. La puntuación de 75/100 indica un actor malicioso confirmado.
This IP is associated with a VPN or proxy service. Attackers frequently route their traffic through anonymizing services to obscure their true location. This makes attribution more challenging but the malicious behavior patterns remain detectable.
TLS fingerprinting creates unique identifiers based on how clients negotiate encrypted connections. The JA3 and JA4 methods generate hashes from TLS ClientHello parameters, enabling identification of specific tools and malware regardless of IP address changes.
False positives erode trust in security systems and waste analyst resources. Effective management requires feedback loops, allowlisting mechanisms, contextual analysis, and regular tuning of detection rules based on operational experience.