
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Burst 19/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 6/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 |
Solicitudes HTTP reconstruidas de los registros del servidor. Dominios objetivo ocultos por seguridad.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 91.106.40.68.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
91.106.40.68 has been assigned a threat score of 70/100 (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 91.106.40.68, geolocalizada en Baghdad, IQ, operando en la red de Hala Al Rafidain Telecom Ltd, como fuente de actividad de red sospechosa. Durante su ventana de observación de 5 días, registramos 211 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 42.2 por día en promedio. Operando desde una red residencial, esta IP puede representar un gateway doméstico comprometido o dispositivo IoT reclutado en una infraestructura de ataque mayor. Los ataques basados en tasa de esta IP buscan sobrecargar los recursos del servidor mediante inundación de solicitudes de alto volumen. Nuestros registros muestran 105 IPs maliciosas originadas desde IQ, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. La puntuación de 70/100 indica un actor malicioso confirmado.
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.
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.