
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Form spam: no_js_check | Palabras clave de spam/malware en el contenido | +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.
Habilite CAPTCHA en todos los formularios públicos. Agregue campos honeypot. Limite envíos a 3 por minuto por IP.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
5.143.16.11 has been assigned a threat score of 70/100 (High). Esta puntuación indica una alta severidad de amenaza. La IP ha mostrado patrones claros de comportamiento malicioso que requieren medidas defensivas inmediatas.
La dirección 5.143.16.11 se origina en Vladivostok, Russia, operando en la red de Rostelecom networks. Fue identificada mediante análisis automatizado del tráfico de red entrante en los puntos monitoreados. La dirección ha estado activa durante 1 días en nuestro sistema de monitoreo, produciendo 1 solicitudes marcadas a una tasa de ~1/día. Operando desde una red residencial, esta IP puede representar un gateway doméstico comprometido o dispositivo IoT reclutado en una infraestructura de ataque mayor. Russia actualmente representa 190 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. La puntuación de 70/100 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.
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.
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.