Informe de amenaza IP
23.94.230.228
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Danger medium hits: 8 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| 404 ratio 40-60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +15 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +20 | |
| Foreign referer seen | Referer de dominio externo no relacionado | +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 23.94.230.228 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 23.94.230.0/24
- 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 23.94.230.228 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
Vecinos en 23.94.230.0/24
Otras IPs bloqueadas de la misma subred /24 — indica abuso sistemático de este rango de red.
Puertos abiertos y servicios
Datos de reconocimiento de red de Shodan. Los puertos abiertos pueden indicar servicios en ejecución, configuraciones incorrectas o superficies de ataque.
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 80 | HTTP | Low | HTTP web server — standard web traffic |
| 4444 | Unknown | Low | Service on port 4444 |
| 7777 | Unknown | Low | Service on port 7777 |
| 12345 | Unknown | Low | Service on port 12345 |
| 36505 | Unknown | Low | Service on port 36505 |
| 44444 | Unknown | Low | Service on port 44444 |
| 55555 | Unknown | Low | Service on port 55555 |
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2019-9511 | NVD → |
| CVE-2025-23419 | NVD → |
| CVE-2019-9513 | NVD → |
| CVE-2019-9516 | NVD → |
| CVE-2023-44487 | NVD → |
| CVE-2019-20372 | NVD → |
| CVE-2021-3618 | NVD → |
| CVE-2021-23017 | NVD → |
🔴 Este host tiene 8 CVE conocidos asociados con sus servicios expuestos. Múltiples vulnerabilidades sugieren brechas en la gestión de parches. Revise cada CVE en la base de datos NVD.
Fuente: Shodan InternetDB. Escaneado independientemente de abuse.mom.
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
23.94.230.228 has been assigned a threat score of 105/100 (Critical). Esto representa un nivel de riesgo crítico. Nuestros sistemas de detección han identificado múltiples indicadores de alta confianza de intención maliciosa.
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
La dirección 23.94.230.228 se origina en Los Angeles, United States, operando en la red de HostPapa. Fue identificada mediante análisis automatizado del tráfico de red entrante en los puntos monitoreados. Nuestros sensores capturaron 3 solicitudes maliciosas de esta dirección en un período de 18 días, reflejando una cadencia de ataque sostenida de ~0.2 solicitudes por día. Operando desde una red residencial, esta IP puede representar un gateway doméstico comprometido o dispositivo IoT reclutado en una infraestructura de ataque mayor. La IP exhibe comportamiento de enumeración de directorios, solicitando sistemáticamente rutas inexistentes. Nuestros registros muestran 204 IPs maliciosas originadas desde United States, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. Una puntuación de 105/100 coloca esta dirección en el nivel más alto de severidad.
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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💡 Credential Stuffing at Scale
Credential stuffing uses stolen username-password pairs from data breaches to attempt logins across many websites. Since users frequently reuse passwords, these automated attacks achieve success rates of 0.1-2%, which translates to thousands of compromised accounts from millions of attempts.
💡 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.