Informe de amenaza IP
177.93.71.32
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| UA suspicious (short/empty) | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +15 | |
| Danger strong hits: 10 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| 404 ratio 40-60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +15 | |
| Burst: 6 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 10 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Foreign referer seen | Referer de dominio externo no relacionado | +10 | |
| Danger strong hits: 14 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Burst: 14 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 |
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 177.93.71.32 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
🤖 Defensa contra anomalías User-Agent
IP 177.93.71.32 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
🔎 Defensa contra escaneo de directorios
IP 177.93.71.32 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
🌊 Mitigación de inundación/DDoS
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 177.93.71.32.
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 |
|---|---|---|---|
| 22 | SSH | Low | Secure Shell — common brute force target for remote access |
| 443 | HTTPS | Low | HTTPS web server — encrypted web traffic |
| 1701 | Unknown | Low | Service on port 1701 |
| 8291 | MikroTik | High | MikroTik Winbox — router management, targeted by VPNFilter malware |
| 8728 | Unknown | Low | Service on port 8728 |
⚠️ Se detectaron 1 puerto de alto riesgo en 177.93.71.32. Estos servicios no deben ser accesibles públicamente sin reglas estrictas de firewall.
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
177.93.71.32 has been assigned a threat score of 210/100 (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 177.93.71.32 con actividad maliciosa originada en Vilhena, Brazil, operando en la red de Yune NET Telecomunicacoes Ltda. La dirección ha estado bajo observación desde su detección inicial. Durante un período de 1 días, esta IP generó 2 solicitudes maliciosas, promediando aproximadamente 2 solicitudes por día. La dirección está clasificada como residencial. La actividad maliciosa desde IPs residenciales típicamente indica compromiso del dispositivo o membresía en botnet. Con 3 patrones de ataque diferentes detectados, esta IP exhibe comportamiento característico de frameworks de escaneo automatizado avanzados. Nuestros registros muestran 101 IPs maliciosas originadas desde Brazil, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. Una puntuación de 210/100 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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💡 TLS Fingerprinting (JA3/JA4)
TLS fingerprinting creates unique identifiers based on how clients negotiate encrypted connections. The JA3 and JA4 methods generate hashes from TLS ClientHello parameters, enabling identification of specific tools and malware regardless of IP address changes.
💡 Residential Proxy Networks
Residential proxies route traffic through real home internet connections, making malicious traffic appear to come from legitimate users. Some networks install proxy software bundled with free applications, unknowingly conscripting millions of devices.