
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Directory Scan | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +0 |
Solicitudes HTTP reconstruidas de los registros del servidor. Dominios objetivo ocultos por seguridad.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Hemos detectado 236 IPs maliciosas de este sistema autónomo.
Agregue 36.70.7.77 a la lista de bloqueo de su firewall. Revise logs para conexiones exitosas.
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.
36.70.7.77 has been assigned a threat score of 130/100 (Critical). Esto representa un nivel de riesgo crítico. Nuestros sistemas de detección han identificado múltiples indicadores de alta confianza de intención maliciosa.
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 36.70.7.77, geolocalizada en East Jakarta, Indonesia, operando en la red de PT. TELKOM INDONESIA, como fuente de actividad de red sospechosa. La dirección ha estado activa durante 18 días en nuestro sistema de monitoreo, produciendo 827 solicitudes marcadas a una tasa de ~45.9/día. Operando desde una red residencial, esta IP puede representar un gateway doméstico comprometido o dispositivo IoT reclutado en una infraestructura de ataque mayor. Indonesia actualmente representa 1,096 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente importante de tráfico malicioso. Con una puntuación de 130/100, esta IP está entre las más peligrosas de nuestra base de datos. Se recomienda bloqueo inmediato y completo.
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.
CDNs can inadvertently mask the true origin of malicious traffic, making attribution difficult. Attackers abuse CDN services to proxy their attacks, leverage cached content for amplification, and exploit misconfigurations in CDN-to-origin connections.
Digital forensics preserves and analyzes electronic evidence following attacks. Proper chain of custody, forensic imaging, timeline reconstruction, and artifact analysis are essential for understanding attack scope, attribution, and preventing recurrence.