Informe de amenaza IP
36.84.140.193
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +15 | |
| Danger medium hits: 10 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 15 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 20 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 25 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 35 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 40 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 45 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 48 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 5 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +50 | |
| Danger medium hits: 53 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 58 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 63 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Foreign referer | Referer de dominio externo no relacionado | +10 | |
| Probe 302→404 | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +20 | |
| 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
Hemos detectado 236 IPs maliciosas de este sistema autónomo.
Recomendaciones
Acciones tomadas y recomendadas
- IP 36.84.140.193 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 36.84.140.193 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
🤖 Defensa contra anomalías User-Agent
IP 36.84.140.193 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
36.84.140.193 has been assigned a threat score of 130/100 (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
36.84.140.193 está registrada en East Jakarta, Indonesia, operando en la red de PT. TELKOM INDONESIA. Esta IP apareció por primera vez en nuestros feeds de amenazas tras activar múltiples firmas de detección conductual. La dirección ha estado activa durante 5 días en nuestro sistema de monitoreo, produciendo 225 solicitudes marcadas a una tasa de ~45/día. La dirección está clasificada como residencial. La actividad maliciosa desde IPs residenciales típicamente indica compromiso del dispositivo o membresía en botnet. Se identificaron dos patrones de ataque (Path Enumeration y User-Agent Anomaly), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. Nuestros registros muestran 1,096 IPs maliciosas originadas desde Indonesia, posicionándolo como un contribuyente importante a la actividad de amenazas global. Con una puntuación de 130/100, esta IP está entre las más peligrosas de nuestra base de datos. Se recomienda bloqueo inmediato y completo.
This IP is classified as residential, suggesting it may belong to a compromised home device, IoT botnet member, or an infected personal computer. Residential IPs involved in attacks often indicate malware infection without the owner's knowledge.
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Security Intelligence
💡 Server-Side Request Forgery (SSRF)
SSRF attacks trick servers into making requests to internal resources that should not be publicly accessible. This can expose cloud metadata endpoints, internal APIs, and private network services, potentially leading to full infrastructure compromise.
💡 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.