Informe de amenaza IP
3.238.6.165
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Burst 10/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 11/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 6/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 8/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Foreign referer | Referer de dominio externo no relacionado | +10 | |
| Probe 302→404 | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +20 | |
| UA bot: Go-http-client | User-Agent de bot/rastreador conocido detectado | +40 | |
| 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 702 IPs maliciosas de este sistema autónomo.
Recomendaciones
Acciones tomadas y recomendadas
- IP 3.238.6.165 está bloqueada a nivel de aplicación (HTTP 403)
- Considere bloquear a nivel de firewall (iptables/CSF)
- 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 3.238.6.165.
🔎 Defensa contra escaneo de directorios
IP 3.238.6.165 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
🤖 Defensa contra anomalías User-Agent
IP 3.238.6.165 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
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
3.238.6.165 has been assigned a threat score of 145/100 (Critical). Con esta calificación, la IP cae en el rango de severidad crítica — entre las direcciones más peligrosas en nuestra base de datos de monitoreo.
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
3.238.6.165 está registrada en Ashburn, United States, operando en la red de Amazon Technologies Inc.. Esta IP apareció por primera vez en nuestros feeds de amenazas tras activar múltiples firmas de detección conductual. Nuestros sensores capturaron 418 solicitudes maliciosas de esta dirección en un período de 5 días, reflejando una cadencia de ataque sostenida de ~83.6 solicitudes por día. Clasificada como IP de hosting, esta dirección probablemente funciona en un servidor alquilado o instancia en la nube. Con 3 patrones de ataque diferentes detectados, esta IP exhibe comportamiento característico de frameworks de escaneo automatizado avanzados. United States actualmente representa 36,232 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente importante de tráfico malicioso. Con una puntuación de 145/100, esta IP está entre las más peligrosas de nuestra base de datos. Se recomienda bloqueo inmediato y completo.
This IP belongs to a hosting or data center provider. Malicious traffic from hosting infrastructure often originates from compromised VPS instances, rented servers used for scanning campaigns, or abused free-tier cloud accounts. Hosting providers typically respond to abuse reports within 24-72 hours.
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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.