ABUSE.MOM
INFORME DE AMENAZA

Informe de amenaza IP
34.135.10.224

ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO

Generado: 2026-05-21 17:34:56
Primera vez visto: 2026-04-27 20:00:06
Última vez visto: 2026-04-27 20:00:07
180

⛔ Veredicto: BLOQUEO

Esta dirección IP ha sido clasificada como fuente de actividad automatizada maliciosa. Puntuación de amenaza: 180/100. Total de solicitudes maliciosas observadas: 31.

DANGER_PATHRATIO_404BURST
01

Geolocalización y clasificación

Dirección IP
34.135.10.224
Tipo
Hosting
País
🇺🇸 United States
Ciudad
Council Bluffs
ISP
Google LLC
Organización
Google Cloud (us-central1)
Sistema autónomo
AS396982 Google LLC
Nº de solicitudes
31
02

Firmas de detección

FirmaDescripciónPuntosGravedad
Danger strong hits: 1Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits+25
Danger medium hits: 4Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración+40
404 ratio 40-60%Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración+15
Danger medium hits: 9Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración+60
404 ratio >= 60%Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración+25
Burst: 8 req / 2sTasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo+35
Burst: 11 req / 10sTasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo+35
Danger medium hits: 6Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración+60
Burst: 5 req / 2sTasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo+35
Danger medium hits: 5Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración+50
Burst: 6 req / 2sTasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo+35
Danger medium hits: 12Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración+60
Burst: 11 req / 2sTasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo+35
Burst: 14 req / 10sTasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo+35
Danger medium hits: 7Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración+60
Danger medium hits: 13Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración+60
Burst: 10 req / 2sTasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo+35
Burst: 15 req / 10sTasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo+35
Σ = 735
03

Actividad observada

Solicitudes HTTP reconstruidas de los registros del servidor. Dominios objetivo ocultos por seguridad.

[redacted]
GET
/
200
[redacted]
GET
/page
200
Solicitudes mostradas: 2 · HTTP 404: 0 · Patrones peligrosos: 0

* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.

04

Cronología

2026-04-27 20:00:06
Primera solicitud maliciosa detectada
IP ingresó en monitoreo desde registros del servidor
Durante la observación
Se activaron múltiples firmas de detección
Danger strong hits: 1 (+25), Danger medium hits: 4 (+40), 404 ratio 40-60% (+15)
2026-04-27 20:00:07
Última solicitud maliciosa observada
Puntuación total alcanzada: 180/100
Siguiente ciclo
IP bloqueada — todas las solicitudes posteriores denegadas (HTTP 403)
Añadida a la lista de bloqueo automáticamente
05

Proveedor de red

Google LLC
AS396982 · 🇺🇸 United States
06

Recomendaciones

Acciones tomadas y recomendadas

  • IP 34.135.10.224 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

🔎 Defensa contra escaneo de directorios

IP 34.135.10.224 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 34.135.10.224.

08

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.

PUERTOS ABIERTOS (1)
PortServiceRiskDescription
7777UnknownLowService on port 7777
Hostnames: 224.10.135.34.bc.googleusercontent.com
PTR: 224.10.135.34.bc.googleusercontent.com

Fuente: Shodan InternetDB. Escaneado independientemente de abuse.mom.

09

Estado en listas negras (DNSBL)

Esta IP fue verificada contra las principales listas negras DNS utilizadas por servidores de correo y firewalls.

✓ Limpio
ix.dnsbl.manitu.net
✓ Limpio
dnsbl.sorbs.net
✓ Limpio
zen.spamhaus.org
✓ Limpio
bl.spamcop.net
✓ Limpio
dnsbl-1.uceprotect.net
✓ Limpio
b.barracudacentral.org
✓ Limpio
truncate.gbudb.net
✓ Limpio
psbl.surriel.com

Verificado: Spamhaus, SpamCop, Barracuda, SORBS, CBL, UCEProtect.

10

Threat Analysis

34.135.10.224 has been assigned a threat score of 180/100 (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:

Path EnumerationRequest Flooding

📊 Threat Analysis

La dirección 34.135.10.224 se origina en Council Bluffs, United States, operando en la red de Google LLC. Fue identificada mediante análisis automatizado del tráfico de red entrante en los puntos monitoreados. Durante un período de 1 días, esta IP generó 31 solicitudes maliciosas, promediando aproximadamente 31 solicitudes por día. Clasificada como IP de hosting, esta dirección probablemente funciona en un servidor alquilado o instancia en la nube. Se identificaron dos patrones de ataque (Path Enumeration y Request Flooding), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. United States actualmente representa 142 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. Una puntuación de 180/100 coloca esta dirección en el nivel más alto de severidad.

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.

11

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Security Intelligence

💡 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.

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