Informe de amenaza IP
147.90.209.78
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Burst 21/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 21/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger medium hits: 8 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger strong hits: 8 | 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 | |
| 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 147.90.209.78 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 147.90.209.0/24
- 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
🌊 Mitigación de inundación/DDoS
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 147.90.209.78.
🤖 Defensa contra anomalías User-Agent
IP 147.90.209.78 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
Vecinos en 147.90.209.0/24
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
147.90.209.78 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
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 147.90.209.78, geolocalizada en Frankfurt am Main, Germany, operando en la red de Datacamp Limited, como fuente de actividad de red sospechosa. Durante un período de 1 días, esta IP generó 15 solicitudes maliciosas, promediando aproximadamente 15 solicitudes por día. Esta dirección pertenece a un proveedor de datacenter o hosting en la nube. Las IPs de hosting son frecuentemente aprovechadas por actores de amenazas que alquilan instancias VPS baratas específicamente para realizar ataques. Se identificaron dos patrones de ataque (Request Flooding y User-Agent Anomaly), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. Nuestros registros muestran 106 IPs maliciosas originadas desde Germany, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. Una puntuación de 273/100 coloca esta dirección en el nivel más alto de severidad.
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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💡 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.
💡 Web Application Firewall Strategies
WAFs inspect HTTP traffic to block common attacks but require careful tuning. Overly aggressive rules cause false positives while permissive configurations miss attacks. Modern WAFs combine signature matching with behavioral analysis and machine learning.