
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 3 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +75 | |
| Danger medium hits: 2 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +20 | |
| POST requests present | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +8 |
Solicitudes HTTP reconstruidas de los registros del servidor. Dominios objetivo ocultos por seguridad.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Agregue 47.11.6.4 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.
47.11.6.4 has been assigned a threat score of 103/100 (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.
47.11.6.4 está registrada en Nagpur, India, operando en la red de Reliance Jio Infocomm Limited. Esta IP apareció por primera vez en nuestros feeds de amenazas tras activar múltiples firmas de detección conductual. Durante un período de 1 días, esta IP generó 1 solicitudes maliciosas, promediando aproximadamente 1 solicitudes por día. La dirección está clasificada como residencial. La actividad maliciosa desde IPs residenciales típicamente indica compromiso del dispositivo o membresía en botnet. India actualmente representa 202 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. Con una puntuación de 103/100, 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.
Vulnerability scanning is the automated process of probing web applications for known weaknesses. Attackers use tools like Nuclei, Nikto, and ZAP to test thousands of hosts per hour, looking for exposed configuration files, outdated software, and default credentials.
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.