Informe de amenaza IP
34.93.9.100
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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 17/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 60/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger medium hits: 40 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger strong hits: 241 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| POST seen | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +8 | |
| 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
Recomendaciones
Acciones tomadas y recomendadas
- IP 34.93.9.100 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 34.93.9.100 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 34.93.9.100.
🤖 Defensa contra anomalías User-Agent
IP 34.93.9.100 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
34.93.9.100 has been assigned a threat score of 288/100 (Critical). Una puntuación tan alta marca un actor de amenaza crítico. Esta dirección ha demostrado un comportamiento malicioso persistente y agresivo en múltiples vectores de detección.
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
La dirección IP 34.93.9.100 ha sido rastreada hasta Mumbai, India, operando en la red de Google LLC. Nuestros sistemas de detección de amenazas marcaron esta dirección basándose en patrones de comportamiento malicioso observados. Durante su ventana de observación de 1 días, registramos 59 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 59 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. India actualmente representa 116 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. Con una puntuación de 288/100, 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.
Related Threats
Security Intelligence
💡 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.
💡 Subnet-Level vs IP-Level Blocking
When multiple IPs in a subnet show malicious behavior, subnet blocking efficiently neutralizes the threat. However, overly broad blocking risks impacting legitimate users. Analysis of subnet ownership and historical behavior guides appropriate blocking scope.