
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Danger medium hits: 6 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| 404 ratio 40-60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +15 | |
| 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 36.148.171.41 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.
36.148.171.41 has been assigned a threat score of 85/100 (Critical). Con esta calificación, la IP cae en el rango de severidad crítica — entre las direcciones más peligrosas en nuestra base de datos de monitoreo.
The following attack categories were identified:
La dirección 36.148.171.41 se origina en Qingyuan, China, operando en la red de China Mobile Communications Corporation. 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 es una IP de red móvil. Aunque las direcciones móviles se comparten típicamente vía CGNAT, la actividad maliciosa persistente sugiere abuso automatizado. La IP exhibe comportamiento de enumeración de directorios, solicitando sistemáticamente rutas inexistentes. Nuestros registros muestran 107 IPs maliciosas originadas desde China, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. La puntuación de 85/100 indica un actor malicioso confirmado.
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.
Signature-based detection matches known attack patterns but misses novel threats. Behavioral analysis identifies anomalies in request patterns, timing, and volume, catching zero-day attacks that signatures cannot recognize.