
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: 7 req / 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.
IP 95.24.144.226 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 95.24.144.226.
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
95.24.144.226 has been assigned a threat score of 60/100 (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 95.24.144.226, geolocalizada en Moscow, Russia, operando en la red de PJSC "Vimpelcom", como fuente de actividad de red sospechosa. La dirección ha estado activa durante 1 días en nuestro sistema de monitoreo, produciendo 2 solicitudes marcadas a una tasa de ~2/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 (User-Agent Anomaly y Request Flooding), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. Russia actualmente representa 111 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. La puntuación de 60/100 justifica monitoreo activo y limitación de velocidad.
Insider threats — whether malicious or negligent — account for a significant percentage of data breaches. Behavioral analytics detecting unusual access patterns, data downloads, and privilege escalation help identify insider risks before damage occurs.
Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.