ABUSE.MOM
INFORME DE AMENAZA

Informe de amenaza IP
88.241.64.244

ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO

Generado: 2026-05-30 09:31:01
Primera vez visto: 2026-03-25 17:00:06
Última vez visto: 2026-03-25 17:00:06
103

⛔ Veredicto: BLOQUEO

Esta dirección IP ha sido clasificada como fuente de actividad automatizada maliciosa. Puntuación de amenaza: 103/100. Total de solicitudes maliciosas observadas: 1.

DANGER_PATHMETHOD
01

Geolocalización y clasificación

Dirección IP
88.241.64.244
Tipo
Residential
País
🇹🇷 Turkey
Ciudad
Aydin
ISP
Turk Telekomunikasyon A.S
Organización
TurkTelecom
Sistema autónomo
AS9121 Turk Telekomunikasyon Anonim Sirketi
Nº de solicitudes
1
02

Firmas de detección

FirmaDescripciónPuntosGravedad
Danger strong hits: 3Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits+75
Danger medium hits: 2Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración+20
POST requests presentAnomalía de comportamiento detectada automáticamente+8
Σ = 103
03

Actividad observada

Solicitudes HTTP reconstruidas de los registros del servidor. Dominios objetivo ocultos por seguridad.

[redacted]
GET
/
200
Solicitudes mostradas: 1 · HTTP 404: 0 · Patrones peligrosos: 0

* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.

04

Cronología

2026-03-25 17:00:06
Primera solicitud maliciosa detectada
IP ingresó en monitoreo desde registros del servidor
Durante la observación
Se activaron múltiples firmas de detección
Danger strong hits: 3 (+75), Danger medium hits: 2 (+20), POST requests present (+8)
2026-03-25 17:00:06
Última solicitud maliciosa observada
Puntuación total alcanzada: 103/100
Siguiente ciclo
IP bloqueada — todas las solicitudes posteriores denegadas (HTTP 403)
Añadida a la lista de bloqueo automáticamente
05

Proveedor de red

Turk Telekomunikasyon A.S
AS9121 · 🇹🇷 Turkey
06

Recomendaciones

Acciones tomadas y recomendadas

  • IP 88.241.64.244 está bloqueada a nivel de aplicación (HTTP 403)
  • Considere bloquear a nivel de firewall (iptables/CSF)
  • Reporte el abuso al proveedor de red a través de su contacto de abuso
  • Asegúrese de que archivos sensibles (.env, .git) no sean accesibles desde la web

⚙️ Seguridad general

Agregue 88.241.64.244 a la lista de bloqueo de su firewall. Revise logs para conexiones exitosas.

09

Estado en listas negras (DNSBL)

Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.

⛔ EN LISTA
zen.spamhaus.org
⛔ EN LISTA
b.barracudacentral.org
✓ Limpio
ix.dnsbl.manitu.net
✓ Limpio
dnsbl.sorbs.net
✓ Limpio
bl.spamcop.net
✓ Limpio
dnsbl-1.uceprotect.net
✓ Limpio
truncate.gbudb.net
✓ Limpio
psbl.surriel.com

Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.

10

Threat Analysis

88.241.64.244 has been assigned a threat score of 103/100 (Critical). Esto lo ubica en la categoría de amenaza crítica. Se recomienda encarecidamente el bloqueo inmediato en todos los perímetros de red.

📊 Threat Analysis

El análisis de inteligencia de amenazas vinculó 88.241.64.244 con actividad maliciosa originada en Aydin, Turkey, operando en la red de Turk Telekomunikasyon A.S. La dirección ha estado bajo observación desde su detección inicial. La dirección ha estado activa durante 1 días en nuestro sistema de monitoreo, produciendo 1 solicitudes marcadas a una tasa de ~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. Nuestros registros muestran 101 IPs maliciosas originadas desde Turkey, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. 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.

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Security Intelligence

💡 HTTP Request Smuggling

Request smuggling exploits differences in how front-end and back-end servers parse HTTP requests. This technique can bypass security controls, poison web caches, and hijack other users sessions by desynchronizing request boundaries.

💡 Machine Learning in Threat Detection

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.

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