Informe de amenaza IP
212.30.37.165
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| 404 ratio >= 60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +25 | |
| Burst 11/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 7/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger medium hits: 11 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger strong hits: 10 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Foreign referer | Referer de dominio externo no relacionado | +10 | |
| UA bot: Go-http-client | User-Agent de bot/rastreador conocido detectado | +40 |
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 358 IPs maliciosas de este sistema autónomo.
Recomendaciones
Acciones tomadas y recomendadas
- IP 212.30.37.165 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 212.30.37.0/24
- 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 escaneo de directorios
IP 212.30.37.165 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 212.30.37.165.
🤖 Defensa contra anomalías User-Agent
IP 212.30.37.165 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
Vecinos en 212.30.37.0/24
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
212.30.37.165 has been assigned a threat score of 305/100 (Critical). Una puntuación tan alta marca un actor de amenaza crítico. Esta dirección ha demostrado un comportamiento malicioso persistente y agresivo en múltiples vectores de detección.
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 212.30.37.165, geolocalizada en Rotterdam, Netherlands, operando en la red de GSL Networks Pty LTD, como fuente de actividad de red sospechosa. Durante su ventana de observación de 4 días, registramos 104 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 26 por día en promedio. Esta IP está identificada como un endpoint VPN o proxy, comúnmente usado para enmascarar el origen real del tráfico de ataque. La combinación de 3 vectores de ataque distintos indica un actor de amenaza sofisticado que despliega herramientas automatizadas para sondear múltiples superficies de ataque simultáneamente. Nuestros registros muestran 2,844 IPs maliciosas originadas desde Netherlands, posicionándolo como un contribuyente importante a la actividad de amenazas global. Con una puntuación de 305/100, 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.
💡 Web Application Firewall Strategies
WAFs inspect HTTP traffic to block common attacks but require careful tuning. Overly aggressive rules cause false positives while permissive configurations miss attacks. Modern WAFs combine signature matching with behavioral analysis and machine learning.