Informe de amenaza IP
34.66.24.104
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| 404 ratio >= 60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +25 | |
| Burst 116/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 117/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 169/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger medium hits: 14 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 7 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger strong hits: 30 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger strong hits: 60 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Foreign referer | Referer de dominio externo no relacionado | +10 | |
| POST seen | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +8 | |
| UA changed | Múltiples User-Agents — técnica de rotación de bot | +25 | |
| UA suspicious | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +15 |
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 34.66.24.104 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 34.66.24.104 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 34.66.24.104.
🤖 Defensa contra anomalías User-Agent
IP 34.66.24.104 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
34.66.24.104 has been assigned a threat score of 313/100 (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
El análisis de inteligencia de amenazas vinculó 34.66.24.104 con actividad maliciosa originada en Council Bluffs, United States, operando en la red de Google LLC. La dirección ha estado bajo observación desde su detección inicial. Durante su ventana de observación de 3 días, registramos 114 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 38 por día en promedio. La IP está clasificada como infraestructura de hosting/datacenter, comúnmente asociada con servidores alquilados para campañas de ataque automatizadas, comando y control de botnets, o escaneo de vulnerabilidades a gran escala. La combinación de 3 vectores de ataque distintos indica un actor de amenaza sofisticado que despliega herramientas automatizadas para sondear múltiples superficies de ataque simultáneamente. Nuestros registros muestran 167 IPs maliciosas originadas desde United States, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. Con una puntuación de 313/100, 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.