Informe de amenaza IP
103.50.205.131
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Directory Scan | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +0 |
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
Recomendaciones
Acciones tomadas y recomendadas
- IP 103.50.205.131 está bloqueada a nivel de aplicación (HTTP 403)
- Considere bloquear a nivel de firewall (iptables/CSF)
- Asegúrese de que archivos sensibles (.env, .git) no sean accesibles desde la web
⚙️ Seguridad general
Agregue 103.50.205.131 a la lista de bloqueo de su firewall. Revise logs para conexiones exitosas.
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
103.50.205.131 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.
📊 Threat Analysis
La dirección 103.50.205.131 se origina en Ulan Bator, MN, operando en la red de Intelligent Tools. Fue identificada mediante análisis automatizado del tráfico de red entrante en los puntos monitoreados. Durante un período de 20 días, esta IP generó 252 solicitudes maliciosas, promediando aproximadamente 12.6 solicitudes por día. MN actualmente representa 21 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente notable de tráfico malicioso. La puntuación de 60/100 justifica monitoreo activo y limitación de velocidad.
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Security Intelligence
💡 Zero Trust Architecture Principles
Zero trust eliminates implicit trust based on network location. Every access request is verified regardless of source, minimizing the impact of compromised credentials or network breaches. Implementation requires strong identity verification and continuous authorization.
💡 Behavioral Analysis vs Signature Detection
Signature-based detection matches known attack patterns but misses novel threats. Behavioral analysis identifies anomalies in request patterns, timing, and volume, catching zero-day attacks that signatures cannot recognize.