Informe de amenaza IP
147.182.155.34
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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 104/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 97/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 99/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger medium hits: 60 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger strong hits: 6 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Foreign referer | Referer de dominio externo no relacionado | +10 | |
| POST seen | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +8 |
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 147.182.155.34 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 147.182.155.0/24
- 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 147.182.155.34 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 147.182.155.34.
Vecinos en 147.182.155.0/24
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
147.182.155.34 has been assigned a threat score of 273/100 (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 147.182.155.34 se origina en Toronto, Canada, operando en la red de DigitalOcean, LLC. Fue identificada mediante análisis automatizado del tráfico de red entrante en los puntos monitoreados. Nuestros sensores capturaron 263 solicitudes maliciosas de esta dirección en un período de 6 días, reflejando una cadencia de ataque sostenida de ~43.8 solicitudes por día. La IP está clasificada como infraestructura de hosting/datacenter, comúnmente asociada con servidores alquilados para campañas de ataque automatizadas, comando y control de botnets, o escaneo de vulnerabilidades a gran escala. Se identificaron dos patrones de ataque (Path Enumeration y Request Flooding), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. Nuestros registros muestran 2,573 IPs maliciosas originadas desde Canada, posicionándolo como un contribuyente importante a la actividad de amenazas global. Con una puntuación de 273/100, esta IP está entre las más peligrosas de nuestra base de datos. Se recomienda bloqueo inmediato y completo.
This IP belongs to a hosting or data center provider. Malicious traffic from hosting infrastructure often originates from compromised VPS instances, rented servers used for scanning campaigns, or abused free-tier cloud accounts. Hosting providers typically respond to abuse reports within 24-72 hours.
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Security Intelligence
💡 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.