
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Múltiples User-Agents — técnica de rotación de bot | +25 | |
| Danger strong hits: 2 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +50 |
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 34.92.178.17 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
34.92.178.17 has been assigned a threat score of 75/100 (High). La IP está clasificada como amenaza de alto nivel. Los administradores de red deben implementar reglas de bloqueo y monitorear conexiones desde esta dirección.
The following attack categories were identified:
La dirección 34.92.178.17 se origina en Hong Kong, Hong Kong, operando en la red de Google LLC. 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. Clasificada como IP de hosting, esta dirección probablemente funciona en un servidor alquilado o instancia en la nube. Se detectaron anomalías sospechosas de User-Agent incluyendo cadenas UA vacías, falsificadas o en rotación rápida. Hong Kong actualmente representa 101 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 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.
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.
Analyzing network flows (NetFlow, sFlow, IPFIX) provides visibility into traffic patterns without inspecting packet contents. Flow data reveals scanning activity, data exfiltration, lateral movement, and command-and-control channels at scale.