Informe de amenaza IP
157.230.211.167
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| UA bot: Go-http-client | User-Agent de bot/rastreador conocido detectado | +40 | |
| UA changed for same IP | Múltiples User-Agents — técnica de rotación de bot | +25 | |
| 404 ratio 40-60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +15 |
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 157.230.211.167 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 157.230.211.0/24
- 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 anomalías User-Agent
IP 157.230.211.167 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
🔎 Defensa contra escaneo de directorios
IP 157.230.211.167 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
Vecinos en 157.230.211.0/24
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 |
|---|---|---|---|
| 631 | Unknown | Low | Service on port 631 |
| 7777 | Unknown | Low | Service on port 7777 |
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
157.230.211.167 has been assigned a threat score of 80/100 (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
157.230.211.167 está registrada en North Bergen, United States, operando en la red de DigitalOcean, LLC. Esta IP apareció por primera vez en nuestros feeds de amenazas tras activar múltiples firmas de detección conductual. 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. 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 (User-Agent Anomaly y Path Enumeration), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. United States actualmente representa 129 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. Una puntuación de 80/100 coloca esta IP en la categoría de alto riesgo. Se recomienda bloqueo a nivel de firewall.
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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💡 User-Agent Analysis Techniques
Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.
💡 CAPTCHA and Bot Detection
CAPTCHAs remain a primary bot defense but face increasing bypass rates from AI-powered solvers. Modern alternatives include invisible behavioral analysis, proof-of-work challenges, and device fingerprinting that detect bots without impacting user experience.