
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 2 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +50 | |
| Danger medium hits: 1 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +10 | |
| 404 ratio 40-60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +15 | |
| POST requests present | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +8 | |
| Danger strong hits: 1 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +25 | |
| 404 ratio >= 60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +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 49.36.103.18 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.
49.36.103.18 has been assigned a threat score of 83/100 (Critical). Esto lo ubica en la categoría de amenaza crítica. Se recomienda encarecidamente el bloqueo inmediato en todos los perímetros de red.
The following attack categories were identified:
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 49.36.103.18, geolocalizada en Mumbai, India, operando en la red de Reliance Jio Infocomm Limited, como fuente de actividad de red sospechosa. La dirección ha estado activa durante 2 días en nuestro sistema de monitoreo, produciendo 3 solicitudes marcadas a una tasa de ~1.5/día. Esta es una dirección IP residencial, lo que sugiere un dispositivo doméstico comprometido como un router, electrodoméstico inteligente o estación de trabajo infectada participando en una botnet. La IP exhibe comportamiento de enumeración de directorios, solicitando sistemáticamente rutas inexistentes. Nuestros registros muestran 201 IPs maliciosas originadas desde India, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. La puntuación de 83/100 indica un actor malicioso confirmado.
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.
Request smuggling exploits differences in how front-end and back-end servers parse HTTP requests. This technique can bypass security controls, poison web caches, and hijack other users sessions by desynchronizing request boundaries.
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.