Informe de amenaza IP
209.87.169.37
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Múltiples User-Agents — técnica de rotación de bot | +25 | |
| Danger strong hits: 378 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger medium hits: 970 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Burst: 20 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 72 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 71 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| UA suspicious (short/empty) | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +15 | |
| Danger strong hits: 2 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +50 | |
| Danger medium hits: 1 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +10 |
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 209.87.169.37 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 209.87.169.0/24
- 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
🤖 Defensa contra anomalías User-Agent
IP 209.87.169.37 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
🌊 Mitigación de inundación/DDoS
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 209.87.169.37.
Vecinos en 209.87.169.0/24
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
209.87.169.37 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
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 209.87.169.37, geolocalizada en Jersey City, United States, operando en la red de Clouvider Limited, como fuente de actividad de red sospechosa. Durante su ventana de observación de 1 días, registramos 3 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 3 por día en promedio. Operando desde una red residencial, esta IP puede representar un gateway doméstico comprometido o dispositivo IoT reclutado en una infraestructura de ataque mayor. Se identificaron dos patrones de ataque (User-Agent Anomaly y Request Flooding), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. United States actualmente representa 217 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa 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 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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💡 HTTP Header Analysis for Threat Detection
Examining HTTP headers beyond User-Agent reveals attack tools and automated scripts. Missing standard headers, unusual ordering, non-standard values, and inconsistencies with claimed client identity all serve as reliable detection signals.
💡 CAPTCHA and Bot Detection
CAPTCHAs remain a primary bot defense but face increasing bypass rates from AI-powered solvers. Modern alternatives include invisible behavioral analysis, proof-of-work challenges, and device fingerprinting that detect bots without impacting user experience.