Informe de amenaza IP
160.22.175.155
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +15 | |
| Danger medium hits: 4 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +40 | |
| Danger medium hits: 5 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +50 | |
| Danger medium hits: 8 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Foreign referer | Referer de dominio externo no relacionado | +10 | |
| Probe 302→404 | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +20 | |
| 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 160.22.175.155 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 160.22.175.0/24
- 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 160.22.175.155 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
🤖 Defensa contra anomalías User-Agent
IP 160.22.175.155 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
Vecinos en 160.22.175.0/24
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
160.22.175.155 has been assigned a threat score of 130/100 (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
El análisis de inteligencia de amenazas vinculó 160.22.175.155 con actividad maliciosa originada en Nha Trang, Vietnam, operando en la red de Lienvps Technology Company Limited. La dirección ha estado bajo observación desde su detección inicial. Durante su ventana de observación de 13 días, registramos 769 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 59.2 por día en promedio. La dirección opera como un nodo de salida VPN/proxy. Los atacantes enrutan el tráfico a través de servicios de anonimización. Se identificaron dos patrones de ataque (Path Enumeration y User-Agent Anomaly), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. Nuestros registros muestran 119 IPs maliciosas originadas desde Vietnam, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. Con una puntuación de 130/100, esta IP está entre las más peligrosas de nuestra base de datos. Se recomienda bloqueo inmediato y completo.
This IP is associated with a VPN or proxy service. Attackers frequently route their traffic through anonymizing services to obscure their true location. This makes attribution more challenging but the malicious behavior patterns remain detectable.
Related Threats
Security Intelligence
💡 SQL Injection Campaigns
SQL injection remains one of the most common web attack vectors. Attackers inject malicious SQL code through input fields to extract database contents, modify data, or gain administrative access. Automated scanners test for SQLi vulnerabilities at massive scale.
💡 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.