Informe de amenaza IP
103.163.220.246
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Múltiples User-Agents — técnica de rotación de bot | +25 | |
| Danger strong hits: 32 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger medium hits: 146 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Burst: 6 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 21 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger strong hits: 2 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +50 | |
| Danger medium hits: 1 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +10 | |
| 404 ratio 40-60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +15 |
Actividad observada
Solicitudes HTTP reconstruidas de los registros del servidor. Dominios objetivo ocultos por seguridad.
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
Cronología
Proveedor de red
Recomendaciones
Acciones tomadas y recomendadas
- IP 103.163.220.246 está bloqueada a nivel de aplicación (HTTP 403)
- Considere bloquear a nivel de firewall (iptables/CSF)
- Otras IPs maliciosas detectadas en la misma subred /24 — considere bloquear 103.163.220.0/24
- Reporte el abuso al proveedor de red a través de su contacto de abuso
- Asegúrese de que archivos sensibles (.env, .git) no sean accesibles desde la web
🤖 Defensa contra anomalías User-Agent
IP 103.163.220.246 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
🌊 Mitigación de inundación/DDoS
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 103.163.220.246.
🔎 Defensa contra escaneo de directorios
IP 103.163.220.246 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
Vecinos en 103.163.220.0/24
Otras IPs bloqueadas de la misma subred /24 — indica abuso sistemático de este rango de red.
Estado en listas negras (DNSBL)
Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.
Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.
Threat Analysis
103.163.220.246 has been assigned a threat score of 255/100 (Critical). Con esta calificación, la IP cae en el rango de severidad crítica — entre las direcciones más peligrosas en nuestra base de datos de monitoreo.
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
La dirección 103.163.220.246 se origina en Tokyo, Japan, operando en la red de F.N.S. HOLDINGS LIMITED. Fue identificada mediante análisis automatizado del tráfico de red entrante en los puntos monitoreados. Durante su ventana de observación de 83 días, registramos 2 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 0 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. Con 3 patrones de ataque diferentes detectados, esta IP exhibe comportamiento característico de frameworks de escaneo automatizado avanzados. Japan actualmente representa 102 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. Una puntuación de 255/100 coloca esta dirección en el nivel más alto de severidad.
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.
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Security Intelligence
💡 User-Agent Analysis Techniques
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.
💡 CAPTCHA and Bot Detection
CAPTCHAs remain a primary bot defense but face increasing bypass rates from AI-powered solvers. Modern alternatives include invisible behavioral analysis, proof-of-work challenges, and device fingerprinting that detect bots without impacting user experience.