ABUSE.MOM
INFORME DE AMENAZA

Informe de amenaza IP
157.85.207.15

ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO

Generado: 2026-05-27 06:54:48
Primera vez visto: 2026-03-14 23:00:05
Última vez visto: 2026-03-14 23:00:05
95

⛔ Veredicto: BLOQUEO

Esta dirección IP ha sido clasificada como fuente de actividad automatizada maliciosa. Puntuación de amenaza: 95/100. Total de solicitudes maliciosas observadas: 1.

DANGER_PATH
01

Geolocalización y clasificación

Dirección IP
157.85.207.15
Tipo
Residential
País
🇮🇩 Indonesia
Ciudad
Cibitung
ISP
XLNET
Organización
Unknown
Sistema autónomo
AS139994 PT XL Axiata Tbk
Nº de solicitudes
1
02

Firmas de detección

FirmaDescripciónPuntosGravedad
Danger strong hits: 3Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits+75
Danger medium hits: 2Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración+20
Σ = 95
03

Actividad observada

Solicitudes HTTP reconstruidas de los registros del servidor. Dominios objetivo ocultos por seguridad.

[redacted]
GET
/
200
Solicitudes mostradas: 1 · HTTP 404: 0 · Patrones peligrosos: 0

* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.

04

Cronología

2026-03-14 23:00:05
Primera solicitud maliciosa detectada
IP ingresó en monitoreo desde registros del servidor
Durante la observación
Se activaron múltiples firmas de detección
Danger strong hits: 3 (+75), Danger medium hits: 2 (+20)
2026-03-14 23:00:05
Última solicitud maliciosa observada
Puntuación total alcanzada: 95/100
Siguiente ciclo
IP bloqueada — todas las solicitudes posteriores denegadas (HTTP 403)
Añadida a la lista de bloqueo automáticamente
05

Proveedor de red

XLNET
AS139994 · 🇮🇩 Indonesia
06

Recomendaciones

Acciones tomadas y recomendadas

  • IP 157.85.207.15 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

⚙️ Seguridad general

Agregue 157.85.207.15 a la lista de bloqueo de su firewall. Revise logs para conexiones exitosas.

09

Estado en listas negras (DNSBL)

Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.

⛔ EN LISTA
Spamhaus ZEN

Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.

10

Threat Analysis

157.85.207.15 has been assigned a threat score of 95/100 (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.

📊 Threat Analysis

La dirección 157.85.207.15 se origina en Cibitung, Indonesia, operando en la red de XLNET. Fue identificada mediante análisis automatizado del tráfico de red entrante en los puntos monitoreados. Durante un período de 1 días, esta IP generó 1 solicitudes maliciosas, promediando aproximadamente 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. Indonesia actualmente representa 113 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. Una puntuación de 95/100 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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🏢 Same network: AS139994

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Security Intelligence

💡 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.

💡 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.

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