
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Múltiples User-Agents — técnica de rotación de bot | +25 | |
| Burst: 5 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Foreign referer seen | Referer de dominio externo no relacionado | +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 36.106.166.55 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 36.106.166.55.
Otras IPs bloqueadas de la misma subred /24 — indica abuso sistemático de este rango de red.
Datos de reconocimiento de red de Shodan. Los puertos abiertos pueden indicar servicios en ejecución, configuraciones incorrectas o superficies de ataque.
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 5006 | Unknown | Low | Service on port 5006 |
Fuente: Shodan InternetDB. Escaneado independientemente de abuse.mom.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
36.106.166.55 has been assigned a threat score of 70/100 (High). A este nivel de amenaza, la IP se considera de alto riesgo. Las reglas del firewall deben actualizarse para denegar el tráfico de esta fuente.
The following attack categories were identified:
El análisis de inteligencia de amenazas vinculó 36.106.166.55 con actividad maliciosa originada en Tianjin, China, operando en la red de ASN for TIANJIN Provincial Net of CT. La dirección ha estado bajo observación desde su detección inicial. Durante su ventana de observación de 1 días, registramos 1 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 1 por día en promedio. Operando desde una red residencial, esta IP puede representar un gateway doméstico comprometido o dispositivo IoT reclutado en una infraestructura de ataque mayor. Se identificaron dos patrones de ataque (User-Agent Anomaly y Request Flooding), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. Nuestros registros muestran 114 IPs maliciosas originadas desde China, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. La puntuación de 70/100 indica un actor malicioso confirmado.
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.
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.
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.