Informe de amenaza IP
109.248.205.195
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Danger medium hits: 4 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +40 | |
| 404 ratio 40-60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +15 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +20 | |
| Foreign referer seen | Referer de dominio externo no relacionado | +10 |
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 109.248.205.195 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 109.248.205.0/24
- 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 109.248.205.195 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
Vecinos en 109.248.205.0/24
Otras IPs bloqueadas de la misma subred /24 — indica abuso sistemático de este rango de red.
Puertos abiertos y servicios
Datos de reconocimiento de red de Shodan. Los puertos abiertos pueden indicar servicios en ejecución, configuraciones incorrectas o superficies de ataque.
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 2201 | Unknown | Low | Service on port 2201 |
| 3001 | Unknown | Low | Service on port 3001 |
| 5500 | Unknown | Low | Service on port 5500 |
| 7401 | Unknown | Low | Service on port 7401 |
| 8000 | Unknown | Low | Service on port 8000 |
| 8001 | Unknown | Low | Service on port 8001 |
| 8060 | Unknown | Low | Service on port 8060 |
| 9100 | Unknown | Low | Service on port 9100 |
Fuente: Shodan InternetDB. Escaneado independientemente de abuse.mom.
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
109.248.205.195 has been assigned a threat score of 85/100 (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 IP 109.248.205.195 ha sido rastreada hasta Moscow, Russia, operando en la red de Biterika Group LLC. Nuestros sistemas de detección de amenazas marcaron esta dirección basándose en patrones de comportamiento malicioso observados. Nuestros sensores capturaron 1 solicitudes maliciosas de esta dirección en un período de 1 días, reflejando una cadencia de ataque sostenida de ~1 solicitudes por día. La dirección está clasificada como residencial. La actividad maliciosa desde IPs residenciales típicamente indica compromiso del dispositivo o membresía en botnet. La IP exhibe comportamiento de enumeración de directorios, solicitando sistemáticamente rutas inexistentes. Nuestros registros muestran 178 IPs maliciosas originadas desde Russia, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. La puntuación de 85/100 indica un actor malicioso confirmado.
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
💡 Directory Traversal Attacks
Path traversal attacks attempt to access files outside the intended directory by manipulating file path references. Attackers use sequences like ../ to reach sensitive system files such as /etc/passwd or application configuration files.
💡 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.