Informe de amenaza IP
35.237.209.38
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 1 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +25 | |
| Danger medium hits: 19 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Burst: 18 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 21 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 16 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 |
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 35.237.209.38 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
🌊 Mitigación de inundación/DDoS
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 35.237.209.38.
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 |
|---|---|---|---|
| 22 | SSH | Low | Secure Shell — common brute force target for remote access |
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2007-2768 | NVD → |
| CVE-2025-32728 | NVD → |
| CVE-2026-35414 | NVD → |
| CVE-2025-26465 | NVD → |
| CVE-2008-3844 | NVD → |
| CVE-2023-51767 | NVD → |
| CVE-2025-26466 | NVD → |
🔴 Este host tiene 7 CVE conocidos asociados con sus servicios expuestos. Múltiples vulnerabilidades sugieren brechas en la gestión de parches. Revise cada CVE en la base de datos NVD.
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
35.237.209.38 has been assigned a threat score of 155/100 (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
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 35.237.209.38, geolocalizada en North Charleston, United States, operando en la red de Google LLC, como fuente de actividad de red sospechosa. Durante un período de 1 días, esta IP generó 2 solicitudes maliciosas, promediando aproximadamente 2 solicitudes por día. Clasificada como IP de hosting, esta dirección probablemente funciona en un servidor alquilado o instancia en la nube. Los ataques basados en tasa de esta IP buscan sobrecargar los recursos del servidor mediante inundación de solicitudes de alto volumen. Nuestros registros muestran 142 IPs maliciosas originadas desde United States, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. Una puntuación de 155/100 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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💡 Prototype Pollution Attacks
Prototype pollution manipulates JavaScript object prototypes to inject properties that affect all objects in an application. This can lead to denial of service, property injection, and in some cases remote code execution in Node.js applications.
💡 Log Correlation and SIEM Integration
Correlating logs across web servers, firewalls, DNS, and authentication systems reveals attack patterns invisible in individual log sources. Modern SIEM platforms use statistical analysis to connect related events across time and systems.