Informe de amenaza IP
171.7.238.194
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +15 | |
| Danger medium hits: 20 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 25 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 30 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 5 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +50 | |
| 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 171.7.238.194 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 171.7.238.0/24
- 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 171.7.238.194 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
🤖 Defensa contra anomalías User-Agent
IP 171.7.238.194 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
Vecinos en 171.7.238.0/24
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
171.7.238.194 has been assigned a threat score of 130/100 (Critical). Esta es una amenaza de nivel crítico. Los administradores de sistemas deben tratar esta IP como hostil y bloquear todas las conexiones entrantes sin excepción.
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
El análisis de inteligencia de amenazas vinculó 171.7.238.194 con actividad maliciosa originada en Hat Yai, Thailand, operando en la red de Triple T Broadband Public Company Limited. La dirección ha estado bajo observación desde su detección inicial. Nuestros sensores capturaron 283 solicitudes maliciosas de esta dirección en un período de 3 días, reflejando una cadencia de ataque sostenida de ~94.3 solicitudes por día. La dirección está clasificada como residencial. La actividad maliciosa desde IPs residenciales típicamente indica compromiso del dispositivo o membresía en botnet. Se identificaron dos patrones de ataque (Path Enumeration y User-Agent Anomaly), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. Thailand actualmente representa 101 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. Una puntuación de 130/100 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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💡 Brute Force Attack Mechanics
Brute force attacks systematically try username and password combinations to gain unauthorized access. Modern attacks leverage credential databases from previous breaches, testing millions of combinations using distributed botnets across multiple IP addresses.
💡 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.