Informe de amenaza IP
172.197.162.40
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Directory Scan | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +0 |
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
Recomendaciones
Acciones tomadas y recomendadas
- IP 172.197.162.40 está bloqueada a nivel de aplicación (HTTP 403)
- Considere bloquear a nivel de firewall (iptables/CSF)
- Asegúrese de que archivos sensibles (.env, .git) no sean accesibles desde la web
⚙️ Seguridad general
Agregue 172.197.162.40 a la lista de bloqueo de su firewall. Revise logs para conexiones exitosas.
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
172.197.162.40 has been assigned a threat score of 85/100 (Critical). Una puntuación tan alta marca un actor de amenaza crítico. Esta dirección ha demostrado un comportamiento malicioso persistente y agresivo en múltiples vectores de detección.
📊 Threat Analysis
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 172.197.162.40, geolocalizada en Kuala Lumpur, MY, operando en la red de Foxtel ISP, como fuente de actividad de red sospechosa. La dirección ha estado activa durante 13 días en nuestro sistema de monitoreo, produciendo 1,222 solicitudes marcadas a una tasa de ~94/día. MY actualmente representa 101 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. Una puntuación de 85/100 coloca esta IP en la categoría de alto riesgo. Se recomienda bloqueo a nivel de firewall.
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Security Intelligence
💡 Threat Score Calculation Methods
Threat scoring combines multiple signals — request patterns, known signatures, IP reputation, geographic risk, and behavioral analysis — into a single actionable metric. Weighted scoring models allow tuning sensitivity to balance security with usability.
💡 Rate Limiting and Throttling Strategies
Effective rate limiting must balance protection against abuse with allowing legitimate traffic bursts. Sliding window algorithms, token buckets, and adaptive thresholds based on client reputation provide layered defense against flooding attacks.