
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| 404 ratio >= 60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +25 | |
| Probe 302→404 | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +20 | |
| UA changed | Múltiples User-Agents — técnica de rotación de bot | +25 |
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 93.150.229.199 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
IP 93.150.229.199 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
93.150.229.199 has been assigned a threat score of 70/100 (High). Esta puntuación indica una alta severidad de amenaza. La IP ha mostrado patrones claros de comportamiento malicioso que requieren medidas defensivas inmediatas.
The following attack categories were identified:
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 93.150.229.199, geolocalizada en Padua, Italy, operando en la red de VODAFONE, como fuente de actividad de red sospechosa. La dirección ha estado activa durante 6 días en nuestro sistema de monitoreo, produciendo 192 solicitudes marcadas a una tasa de ~32/día. Esta es una IP de red móvil. Aunque las direcciones móviles se comparten típicamente vía CGNAT, la actividad maliciosa persistente sugiere abuso automatizado. Se identificaron dos patrones de ataque (Path Enumeration y User-Agent Anomaly), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. Italy actualmente representa 722 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente importante de tráfico malicioso. Una puntuación de 70/100 coloca esta IP en la categoría de alto riesgo. Se recomienda bloqueo a nivel de firewall.
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.
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.