
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Múltiples User-Agents — técnica de rotación de bot | +25 | |
| 404 ratio 40-60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +15 | |
| Burst: 5 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 10 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Foreign referer seen | Referer de dominio externo no relacionado | +10 |
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 8.211.41.107 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
IP 8.211.41.107 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 8.211.41.107.
Datos de reconocimiento de red de Shodan. Los puertos abiertos pueden indicar servicios en ejecución, configuraciones incorrectas o superficies de ataque.
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 22 | SSH | Low | Secure Shell — common brute force target for remote access |
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2020-14145 | NVD → |
| CVE-2023-51767 | NVD → |
| CVE-2025-26465 | NVD → |
| CVE-2023-51385 | NVD → |
| CVE-2023-38408 | NVD → |
| CVE-2008-3844 | NVD → |
| CVE-2007-2768 | NVD → |
| CVE-2016-20012 | NVD → |
| CVE-2018-15473 | NVD → |
| CVE-2018-20685 | NVD → |
| CVE-2023-48795 | NVD → |
| CVE-2025-32728 | NVD → |
| CVE-2021-41617 | NVD → |
| CVE-2020-15778 | NVD → |
| CVE-2019-6109 | NVD → |
| CVE-2018-15919 | NVD → |
| CVE-2021-36368 | NVD → |
| CVE-2019-6111 | NVD → |
| CVE-2017-15906 | NVD → |
| CVE-2019-6110 | NVD → |
🔴 Este host tiene 20 CVE conocidos asociados con sus servicios expuestos. Este volumen sugiere software severamente desactualizado. Revise cada CVE en la base de datos NVD.
Fuente: Shodan InternetDB. Escaneado independientemente de abuse.mom.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
8.211.41.107 has been assigned a threat score of 120/100 (Critical). Esta es una amenaza de nivel crítico. Los administradores de sistemas deben tratar esta IP como hostil y bloquear todas las conexiones entrantes sin excepción.
The following attack categories were identified:
El análisis de inteligencia de amenazas vinculó 8.211.41.107 con actividad maliciosa originada en Frankfurt am Main, Germany, operando en la red de Alibaba (US) Technology Co., Ltd.. La dirección ha estado bajo observación desde su detección inicial. Durante su ventana de observación de 1 días, registramos 1 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 1 por día en promedio. 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. Con 3 patrones de ataque diferentes detectados, esta IP exhibe comportamiento característico de frameworks de escaneo automatizado avanzados. Nuestros registros muestran 102 IPs maliciosas originadas desde Germany, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. Una puntuación de 120/100 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.
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.
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.