Informe de amenaza IP
182.9.1.186
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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
Proveedor de red
Hemos detectado 103 IPs maliciosas de este sistema autónomo.
Recomendaciones
Acciones tomadas y recomendadas
- IP 182.9.1.186 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 182.9.1.0/24
- 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
⚙️ Seguridad general
Agregue 182.9.1.186 a la lista de bloqueo de su firewall. Revise logs para conexiones exitosas.
Vecinos en 182.9.1.0/24
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
182.9.1.186 has been assigned a threat score of 78/100 (High). Esta puntuación indica una alta severidad de amenaza. La IP ha mostrado patrones claros de comportamiento malicioso que requieren medidas defensivas inmediatas.
📊 Threat Analysis
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 182.9.1.186, geolocalizada en Surakarta, Indonesia, operando en la red de PT Telekomunikasi Selular Indonesia, como fuente de actividad de red sospechosa. La dirección ha estado activa durante 24 días en nuestro sistema de monitoreo, produciendo 344 solicitudes marcadas a una tasa de ~14.3/día. Nuestros registros muestran 1,097 IPs maliciosas originadas desde Indonesia, posicionándolo como un contribuyente importante a la actividad de amenazas global. La puntuación de 78/100 indica un actor malicioso confirmado.
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💡 Machine Learning in Threat Detection
Machine learning models analyze vast amounts of network traffic to identify attack patterns invisible to rule-based systems. Supervised models classify known attack types while unsupervised models detect anomalies that may indicate novel threats.
💡 Automated Incident Response
Automated response systems can block threats in milliseconds, far faster than human analysts. However, automation requires careful safeguards — rate limits on blocking actions, automatic expiration, and human review queues prevent automated systems from causing self-inflicted outages.