Metodología de datos y precisión
La inteligencia de IP es probabilística. OpenIPApi combina conjuntos de datos de geolocalización, datos ASN, DNS inverso, metadatos TLS, listas de salidas Tor, rangos de centros de datos, huellas de proxy y señales de sondeo activo. Los resultados a nivel de país son generalmente más fiables que los de nivel de ciudad, especialmente para operadores móviles, VPN y grandes ISP. Las puntuaciones de amenaza deben usarse como señales de riesgo, no como decisiones finales automáticas.
Geolocalización
La precisión a nivel de país suele ser alta (95–99 %). La precisión a nivel de ciudad es menor y se degrada para operadores móviles, VPN, grandes ISP que aplican NAT a muchos usuarios detrás de una sola IP y rangos reasignados recientemente. Las coordenadas deben tratarse como un indicador de región, no como una ubicación precisa.
ASN, ISP y tipo de conexión
Los datos ASN provienen de delegaciones públicas de RIR cruzadas con DNS inverso activo. La clasificación del tipo de conexión (residencial, centro de datos, móvil, educación, gobierno) es heurística y puede ser incorrecta, especialmente en redes híbridas.
Detección de VPN, proxy, Tor y centros de datos
La detección combina (1) listas públicas (nodos de salida Tor, rangos VPN conocidos, CIDR de centros de datos), (2) patrones de DNS inverso y certificados TLS, (3) sondeo activo de protocolos VPN (OpenVPN, WireGuard) y respuestas de proxy (SOCKS, HTTP CONNECT), (4) feeds de reputación de IP. Ninguna señal por sí sola es concluyente: los indicadores reflejan el peso de la evidencia entre estas fuentes.
Puntuación de amenaza
La puntuación de amenaza (0–100) es un indicador de riesgo, no un veredicto final. Combínela con señales de cuenta, pago, dispositivo y comportamiento; por ejemplo: una IP con puntuación 85 más un correo recién creado más una huella de navegador inusual es una señal de fraude más fuerte que cualquiera de ellas por separado.
Limitaciones conocidas
El NAT a nivel de operador puede colocar a miles de usuarios detrás de la misma IP. Las asignaciones de IP recientemente modificadas pueden tardar en reflejarse en nuestros datos. Los grupos de proxies residenciales rotan rápidamente. Las IP móviles cambian con frecuencia. Trate nuestros datos como una entrada para una decisión, no como la decisión en sí.