Informe de amenaza IP
147.53.118.71
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 4 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger medium hits: 7 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| 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 147.53.118.71 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 147.53.118.71 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
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 |
|---|---|---|---|
| 4444 | Unknown | Low | Service on port 4444 |
| 8000 | Unknown | Low | Service on port 8000 |
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2024-45802 | NVD → |
| CVE-2021-31806 | NVD → |
| CVE-2021-46784 | NVD → |
| CVE-2021-31808 | NVD → |
| CVE-2024-25617 | NVD → |
| CVE-2022-41317 | NVD → |
| CVE-2023-46847 | NVD → |
| CVE-2024-37894 | NVD → |
| CVE-2022-41318 | NVD → |
| CVE-2021-28662 | NVD → |
| CVE-2021-28116 | NVD → |
| CVE-2021-33620 | NVD → |
| CVE-2023-49288 | NVD → |
| CVE-2023-46846 | NVD → |
| CVE-2021-28652 | NVD → |
| CVE-2025-54574 | NVD → |
| CVE-2023-46728 | NVD → |
| CVE-2023-46724 | NVD → |
| CVE-2024-25111 | NVD → |
| CVE-2025-59362 | NVD → |
| CVE-2023-5824 | NVD → |
| CVE-2021-28651 | NVD → |
| CVE-2023-49285 | NVD → |
| CVE-2023-50269 | NVD → |
| CVE-2025-62168 | NVD → |
🔴 Este host tiene 27 CVE conocidos asociados con sus servicios expuestos. Este volumen sugiere software severamente desactualizado. Revise cada CVE en la base de datos NVD.
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
147.53.118.71 has been assigned a threat score of 205/100 (Critical). Una puntuación tan alta marca un actor de amenaza crítico. Esta dirección ha demostrado un comportamiento malicioso persistente y agresivo en múltiples vectores de detección.
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 147.53.118.71, geolocalizada en Buffalo, United States, operando en la red de Blazing SEO, como fuente de actividad de red sospechosa. Durante su ventana de observación de 1 días, registramos 1 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 1 por día en promedio. 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. United States actualmente representa 201 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. Una puntuación de 205/100 coloca esta dirección en el nivel más alto de severidad.
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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💡 Credential Stuffing at Scale
Credential stuffing uses stolen username-password pairs from data breaches to attempt logins across many websites. Since users frequently reuse passwords, these automated attacks achieve success rates of 0.1-2%, which translates to thousands of compromised accounts from millions of attempts.
💡 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.