Informe de amenaza IP
192.253.209.75
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Burst 13/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 14/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 15/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 17/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 40/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 41/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 43/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 47/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 54/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger medium hits: 48 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 937 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 969 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger strong hits: 126 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger strong hits: 355 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger strong hits: 372 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| 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
Hemos detectado 361 IPs maliciosas de este sistema autónomo.
Recomendaciones
Acciones tomadas y recomendadas
- IP 192.253.209.75 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 192.253.209.0/24
- 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
🌊 Mitigación de inundación/DDoS
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 192.253.209.75.
🤖 Defensa contra anomalías User-Agent
IP 192.253.209.75 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
Vecinos en 192.253.209.0/24
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
192.253.209.75 has been assigned a threat score of 255/100 (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
192.253.209.75 está registrada en Jersey City, United States, operando en la red de GSL Networks Pty LTD. Esta IP apareció por primera vez en nuestros feeds de amenazas tras activar múltiples firmas de detección conductual. Durante un período de 3 días, esta IP generó 456 solicitudes maliciosas, promediando aproximadamente 152 solicitudes por día. Esta IP está identificada como un endpoint VPN o proxy, comúnmente usado para enmascarar el origen real del tráfico de ataque. Se identificaron dos patrones de ataque (Request Flooding y User-Agent Anomaly), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. United States actualmente representa 36,231 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente importante de tráfico malicioso. Con una puntuación de 255/100, 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.
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💡 DDoS Mitigation Approaches
Distributed denial of service attacks overwhelm infrastructure with traffic volume. Effective mitigation combines always-on traffic scrubbing, anycast network distribution, rate limiting, and the ability to quickly scale absorption capacity during attacks.
💡 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.