Informe de amenaza IP
35.254.215.135
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Burst 200/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 200/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger medium hits: 107 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger strong hits: 120 | 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 | |
| spam:no_js_check | Palabras clave de spam/malware en el contenido | +0 |
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 35.254.215.135 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 35.254.215.135.
🤖 Defensa contra anomalías User-Agent
IP 35.254.215.135 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
📧 Protección contra spam
Habilite CAPTCHA en todos los formularios públicos. Agregue campos honeypot. Limite envíos a 3 por minuto por IP.
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
35.254.215.135 has been assigned a threat score of 288/100 (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 35.254.215.135 se origina en Council Bluffs, United States, operando en la red de Google LLC. Fue identificada mediante análisis automatizado del tráfico de red entrante en los puntos monitoreados. Durante un período de 5 días, esta IP generó 213 solicitudes maliciosas, promediando aproximadamente 42.6 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 (Request Flooding y User-Agent Anomaly), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. Nuestros registros muestran 140 IPs maliciosas originadas desde United States, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. 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.
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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.