
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Directory Scan | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +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.
Hemos detectado 223 IPs maliciosas de este sistema autónomo.
Agregue 67.169.48.172 a la lista de bloqueo de su firewall. Revise logs para conexiones exitosas.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
67.169.48.172 has been assigned a threat score of 103/100 (Critical). Esto representa un nivel de riesgo crítico. Nuestros sistemas de detección han identificado múltiples indicadores de alta confianza de intención maliciosa.
La dirección 67.169.48.172 se origina en San Jose, United States, operando en la red de Comcast Cable Communications, LLC. Fue identificada mediante análisis automatizado del tráfico de red entrante en los puntos monitoreados. La dirección ha estado activa durante 30 días en nuestro sistema de monitoreo, produciendo 3 solicitudes marcadas a una tasa de ~0.1/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. United States actualmente representa 36,300 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente importante de tráfico malicioso. Una puntuación de 103/100 coloca esta dirección en el nivel más alto de severidad.
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.
Artificial intelligence enables more convincing phishing content, faster vulnerability discovery, and adaptive attack strategies that learn from defensive responses. AI-generated social engineering and automated exploit development represent growing threats.
Watering hole attacks compromise websites frequently visited by target organizations. Rather than attacking targets directly, adversaries infect trusted resources, exploiting the inherent trust users place in regularly visited sites.