
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| UA bot: python | User-Agent de bot/rastreador conocido detectado | +40 | |
| Danger strong hits: 1 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +25 |
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 45.130.203.196 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
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.
45.130.203.196 has been assigned a threat score of 65/100 (High). Esta puntuación indica una alta severidad de amenaza. La IP ha mostrado patrones claros de comportamiento malicioso que requieren medidas defensivas inmediatas.
The following attack categories were identified:
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 45.130.203.196, geolocalizada en Aïn Taya, DZ, operando en la red de GSL Networks Pty LTD, como fuente de actividad de red sospechosa. Durante un período de 20 días, esta IP generó 7 solicitudes maliciosas, promediando aproximadamente 0.4 solicitudes por día. Operando desde una red residencial, esta IP puede representar un gateway doméstico comprometido o dispositivo IoT reclutado en una infraestructura de ataque mayor. Se detectaron anomalías sospechosas de User-Agent incluyendo cadenas UA vacías, falsificadas o en rotación rápida. Nuestros registros muestran 151 IPs maliciosas originadas desde DZ, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. La puntuación de 65/100 justifica monitoreo activo y limitación de velocidad.
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.
The window between vulnerability disclosure and exploitation continues to shrink. Critical CVEs are now exploited within hours of publication. Automated patch management, virtual patching through WAFs, and rapid deployment pipelines are essential for timely remediation.