Informe de amenaza IP
103.20.144.72
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +15 | |
| Danger medium hits: 10 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 15 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 4 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +40 | |
| Danger medium hits: 5 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +50 | |
| Danger medium hits: 8 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Foreign referer | Referer de dominio externo no relacionado | +10 | |
| Probe 302→404 | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +20 | |
| UA changed | Múltiples User-Agents — técnica de rotación de bot | +25 |
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 103.20.144.72 está bloqueada a nivel de aplicación (HTTP 403)
- Considere bloquear a nivel de firewall (iptables/CSF)
- 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 escaneo de directorios
IP 103.20.144.72 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
🤖 Defensa contra anomalías User-Agent
IP 103.20.144.72 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
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
103.20.144.72 has been assigned a threat score of 130/100 (Critical). Esto representa un nivel de riesgo crítico. Nuestros sistemas de detección han identificado múltiples indicadores de alta confianza de intención maliciosa.
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
La dirección 103.20.144.72 se origina en Quận Ba, Vietnam, operando en la red de Metaserv Company Limited. Fue identificada mediante análisis automatizado del tráfico de red entrante en los puntos monitoreados. La dirección ha estado activa durante 23 días en nuestro sistema de monitoreo, produciendo 1,102 solicitudes marcadas a una tasa de ~47.9/día. Operando desde una red residencial, esta IP puede representar un gateway doméstico comprometido o dispositivo IoT reclutado en una infraestructura de ataque mayor. Se identificaron dos patrones de ataque (Path Enumeration y User-Agent Anomaly), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. Nuestros registros muestran 101 IPs maliciosas originadas desde Vietnam, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. Con una puntuación de 130/100, esta IP está entre las más peligrosas de nuestra base de datos. Se recomienda bloqueo inmediato y completo.
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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103.216.118.66 (273)163.223.211.27 (253)103.61.123.221 (235)14.225.32.188 (235)210.2.86.189 (235)View all →🏢 Same network: AS45552
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💡 XML External Entity (XXE) Attacks
XXE vulnerabilities in XML parsers allow attackers to read local files, perform SSRF, and execute denial of service attacks. Many legacy applications and APIs remain vulnerable to XXE due to insecure default XML parser configurations.
💡 Privacy-Preserving Threat Detection
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.