Informe de amenaza IP
201.32.106.75
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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 201.32.106.75 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 201.32.106.75 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
201.32.106.75 has been assigned a threat score of 60/100 (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
La dirección IP 201.32.106.75 ha sido rastreada hasta Duque de Caxias, Brazil, operando en la red de V tal. Nuestros sistemas de detección de amenazas marcaron esta dirección basándose en patrones de comportamiento malicioso observados. Durante su ventana de observación de 12 días, registramos 835 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 69.6 por día en promedio. Nuestros registros muestran 2,193 IPs maliciosas originadas desde Brazil, posicionándolo como un contribuyente importante a la actividad de amenazas global. La puntuación de 60/100 justifica monitoreo activo y limitación de velocidad.
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Security Intelligence
💡 Edge Computing Attack Surface
Edge computing pushes processing closer to users but expands the attack surface. Edge nodes often run in less secure environments than centralized data centers, creating new opportunities for physical access attacks and supply chain compromises.
💡 Network Flow Analysis
Analyzing network flows (NetFlow, sFlow, IPFIX) provides visibility into traffic patterns without inspecting packet contents. Flow data reveals scanning activity, data exfiltration, lateral movement, and command-and-control channels at scale.