
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Múltiples User-Agents — técnica de rotación de bot | +25 | |
| Burst: 6 req / 2s | 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 91.227.191.134 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 91.227.191.134.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
91.227.191.134 has been assigned a threat score of 70/100 (High). La IP está clasificada como amenaza de alto nivel. Los administradores de red deben implementar reglas de bloqueo y monitorear conexiones desde esta dirección.
The following attack categories were identified:
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 91.227.191.134, geolocalizada en Podolsk, Russia, operando en la red de LLC "Skynet", como fuente de actividad de red sospechosa. Durante su ventana de observación de 1 días, registramos 1 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 1 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. Se identificaron dos patrones de ataque (User-Agent Anomaly y Request Flooding), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. Russia actualmente representa 101 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. 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.
Examining HTTP headers beyond User-Agent reveals attack tools and automated scripts. Missing standard headers, unusual ordering, non-standard values, and inconsistencies with claimed client identity all serve as reliable detection signals.
Correlating logs across web servers, firewalls, DNS, and authentication systems reveals attack patterns invisible in individual log sources. Modern SIEM platforms use statistical analysis to connect related events across time and systems.