
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| UA bot: curl | User-Agent de bot/rastreador conocido detectado | +40 | |
| 404 ratio >= 60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +25 |
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 31.98.27.4 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
IP 31.98.27.4 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
31.98.27.4 has been assigned a threat score of 65/100 (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 31.98.27.4 se origina en Paris, France, operando en la red de Free Pro SAS. 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. La dirección está clasificada como residencial. La actividad maliciosa desde IPs residenciales típicamente indica compromiso del dispositivo o membresía en botnet. Se identificaron dos patrones de ataque (User-Agent Anomaly y Path Enumeration), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. Nuestros registros muestran 105 IPs maliciosas originadas desde France, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. La puntuación de 65/100 justifica monitoreo activo y limitación de velocidad.
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.
Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.
Modern attacks increasingly target APIs rather than traditional web interfaces. Attackers enumerate endpoints, test for broken authentication, and exploit excessive data exposure. API attacks are harder to detect as they mimic legitimate programmatic access patterns.