
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| 404 ratio >= 60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +25 | |
| Danger strong hits: 1 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +25 | |
| Foreign referer | 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.
Hemos detectado 5 IPs maliciosas de este sistema autónomo.
IP 41.13.2.87 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.
41.13.2.87 has been assigned a threat score of 60/100 (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:
41.13.2.87 está registrada en Johannesburg, South Africa, operando en la red de Vodacom Midrand PT Southern Gauteng Public NAT. Esta IP apareció por primera vez en nuestros feeds de amenazas tras activar múltiples firmas de detección conductual. Durante su ventana de observación de 1 días, registramos 5 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 5 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 260 IPs maliciosas originadas desde South Africa, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. La puntuación de 60/100 justifica monitoreo activo y limitación de velocidad.
SQL injection remains one of the most common web attack vectors. Attackers inject malicious SQL code through input fields to extract database contents, modify data, or gain administrative access. Automated scanners test for SQLi vulnerabilities at massive scale.
Effective rate limiting must balance protection against abuse with allowing legitimate traffic bursts. Sliding window algorithms, token buckets, and adaptive thresholds based on client reputation provide layered defense against flooding attacks.