Informe de amenaza IP
104.28.219.191
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| 404 ratio >= 60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +25 | |
| Burst 10/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 10/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 11/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 11/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 36/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 40/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 40/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger strong hits: 11 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger strong hits: 3 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +75 | |
| 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 104.28.219.191 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 104.28.219.0/24
- 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 escaneo de directorios
IP 104.28.219.191 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
🌊 Mitigación de inundación/DDoS
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 104.28.219.191.
🤖 Defensa contra anomalías User-Agent
IP 104.28.219.191 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
Vecinos en 104.28.219.0/24
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
104.28.219.191 has been assigned a threat score of 220/100 (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
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 104.28.219.191, geolocalizada en Kansas City, United States, operando en la red de Cloudflare, Inc., como fuente de actividad de red sospechosa. Durante su ventana de observación de 13 días, registramos 546 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 42 por día en promedio. La dirección opera como un nodo de salida VPN/proxy. Los atacantes enrutan el tráfico a través de servicios de anonimización. Con 3 patrones de ataque diferentes detectados, esta IP exhibe comportamiento característico de frameworks de escaneo automatizado avanzados. Nuestros registros muestran 137 IPs maliciosas originadas desde United States, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. Una puntuación de 220/100 coloca esta dirección en el nivel más alto de severidad.
This IP is associated with a VPN or proxy service. Attackers frequently route their traffic through anonymizing services to obscure their true location. This makes attribution more challenging but the malicious behavior patterns remain detectable.
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💡 DDoS Mitigation Approaches
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
💡 Machine Learning in Threat Detection
Machine learning models analyze vast amounts of network traffic to identify attack patterns invisible to rule-based systems. Supervised models classify known attack types while unsupervised models detect anomalies that may indicate novel threats.