
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +15 | |
| 404 ratio >= 60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +25 | |
| Burst 10/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 10/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 15/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 15/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 5/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 10 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 10 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 15 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 15 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 5 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger medium hits: 1 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +10 | |
| Danger medium hits: 2 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +20 | |
| Danger medium hits: 3 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +30 | |
| Danger strong hits: 10 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger strong hits: 15 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger strong hits: 5 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Foreign referer | Referer de dominio externo no relacionado | +10 | |
| 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 82.25.102.234 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 82.25.102.234.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
82.25.102.234 has been assigned a threat score of 215/100 (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:
82.25.102.234 está registrada en Frankfurt am Main, Germany, operando en la red de HOSTINGER DE. Esta IP apareció por primera vez en nuestros feeds de amenazas tras activar múltiples firmas de detección conductual. Durante un período de 80 días, esta IP generó 881 solicitudes maliciosas, promediando aproximadamente 11 solicitudes por día. La IP está clasificada como infraestructura de hosting/datacenter, comúnmente asociada con servidores alquilados para campañas de ataque automatizadas, comando y control de botnets, o escaneo de vulnerabilidades a gran escala. Se identificaron dos patrones de ataque (Path Enumeration y Request Flooding), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. Con una puntuación de 215/100, esta IP está entre las más peligrosas de nuestra base de datos. Se recomienda bloqueo inmediato y completo.
This IP belongs to a hosting or data center provider. Malicious traffic from hosting infrastructure often originates from compromised VPS instances, rented servers used for scanning campaigns, or abused free-tier cloud accounts. Hosting providers typically respond to abuse reports within 24-72 hours.
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
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.