Informe de amenaza IP
34.174.51.251
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Burst 14/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 14/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 14 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 14 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger medium hits: 4 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +40 | |
| Foreign referer | Referer de dominio externo no relacionado | +10 | |
| Foreign referer seen | Referer de dominio externo no relacionado | +10 | |
| Probe 302→404 | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +20 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +20 | |
| UA changed | Múltiples User-Agents — técnica de rotación de bot | +25 | |
| UA changed for same IP | 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
Recomendaciones
Acciones tomadas y recomendadas
- IP 34.174.51.251 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 34.174.51.0/24
- 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
🌊 Mitigación de inundación/DDoS
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 34.174.51.251.
🔎 Defensa contra escaneo de directorios
IP 34.174.51.251 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
🤖 Defensa contra anomalías User-Agent
IP 34.174.51.251 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
Vecinos en 34.174.51.0/24
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
34.174.51.251 has been assigned a threat score of 165/100 (Critical). Esto lo ubica en la categoría de amenaza crítica. Se recomienda encarecidamente el bloqueo inmediato en todos los perímetros de red.
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
34.174.51.251 está registrada en Dallas, United States, operando en la red de Google LLC. Esta IP apareció por primera vez en nuestros feeds de amenazas tras activar múltiples firmas de detección conductual. Nuestros sensores capturaron 227 solicitudes maliciosas de esta dirección en un período de 6 días, reflejando una cadencia de ataque sostenida de ~37.8 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 141 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. Con una puntuación de 165/100, 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.
💡 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.