Informe de amenaza IP
34.162.183.165
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
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 medium hits: 6 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Burst: 19 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 21 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| 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 34.162.183.165 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
🤖 Defensa contra anomalías User-Agent
IP 34.162.183.165 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 34.162.183.165.
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 |
|---|---|---|---|
| 5432 | PostgreSQL | High | PostgreSQL database — direct database access risk |
⚠️ Se detectaron 1 puerto de alto riesgo en 34.162.183.165. Estos servicios no deben ser accesibles públicamente sin reglas estrictas de firewall.
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
34.162.183.165 has been assigned a threat score of 165/100 (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
La dirección 34.162.183.165 se origina en Columbus, United States, operando en la red de Google LLC. Fue identificada mediante análisis automatizado del tráfico de red entrante en los puntos monitoreados. Nuestros sensores capturaron 2 solicitudes maliciosas de esta dirección en un período de 1 días, reflejando una cadencia de ataque sostenida de ~2 solicitudes por día. Esta dirección pertenece a un proveedor de datacenter o hosting en la nube. Las IPs de hosting son frecuentemente aprovechadas por actores de amenazas que alquilan instancias VPS baratas específicamente para realizar ataques. 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 142 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. Una puntuación de 165/100 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.
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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.
💡 False Positive Management
False positives erode trust in security systems and waste analyst resources. Effective management requires feedback loops, allowlisting mechanisms, contextual analysis, and regular tuning of detection rules based on operational experience.