
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| 404 ratio >= 60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +25 | |
| Danger strong hits: 1 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +25 | |
| Foreign referer | 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 82.212.115.202 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.
82.212.115.202 has been assigned a threat score of 60/100 (High). A este nivel de amenaza, la IP se considera de alto riesgo. Las reglas del firewall deben actualizarse para denegar el tráfico de esta fuente.
The following attack categories were identified:
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 82.212.115.202, geolocalizada en Amman, JO, operando en la red de Al-hadatheh Lil-itisalat WA Al-technologia CO., como fuente de actividad de red sospechosa. Durante su ventana de observación de 3 días, registramos 82 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 27.3 por día en promedio. La dirección está clasificada como residencial. La actividad maliciosa desde IPs residenciales típicamente indica compromiso del dispositivo o membresía en botnet. La IP exhibe comportamiento de enumeración de directorios, solicitando sistemáticamente rutas inexistentes. Nuestros registros muestran 115 IPs maliciosas originadas desde JO, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. La puntuación de 60/100 justifica monitoreo activo y limitación de velocidad.
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.
SSRF attacks trick servers into making requests to internal resources that should not be publicly accessible. This can expose cloud metadata endpoints, internal APIs, and private network services, potentially leading to full infrastructure compromise.
Advanced techniques enable threat detection while minimizing privacy impact. Encrypted DNS, differential privacy in analytics, and federated learning for threat models allow effective security monitoring without unnecessary surveillance of legitimate user behavior.