Informe de amenaza IP
38.127.172.94
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Form 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 38.127.172.94 está bloqueada a nivel de aplicación (HTTP 403)
- Considere bloquear a nivel de firewall (iptables/CSF)
- Otras IPs maliciosas detectadas en la misma subred /24 — considere bloquear 38.127.172.0/24
- 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
📧 Protección contra spam
Habilite CAPTCHA en todos los formularios públicos. Agregue campos honeypot. Limite envíos a 3 por minuto por IP.
Vecinos en 38.127.172.0/24
Otras IPs bloqueadas de la misma subred /24 — indica abuso sistemático de este rango de red.
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 |
|---|---|---|---|
| 80 | HTTP | Low | HTTP web server — standard web traffic |
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2016-6294 | NVD → |
| CVE-2015-0232 | NVD → |
| CVE-2013-5704 | NVD → |
| CVE-2012-3526 | NVD → |
| CVE-2022-31629 | NVD → |
| CVE-2012-1171 | NVD → |
| CVE-2016-7129 | NVD → |
| CVE-2015-7804 | NVD → |
| CVE-2014-3487 | NVD → |
| CVE-2018-10549 | NVD → |
| CVE-2015-0235 | NVD → |
| CVE-2018-15132 | NVD → |
| CVE-2013-7456 | NVD → |
| CVE-2019-17567 | NVD → |
| CVE-2022-23943 | NVD → |
| CVE-2015-1351 | NVD → |
| CVE-2016-5772 | NVD → |
| CVE-2016-4540 | NVD → |
| CVE-2016-10158 | NVD → |
| CVE-2015-4147 | NVD → |
| CVE-2016-6295 | NVD → |
| CVE-2019-9638 | NVD → |
| CVE-2015-3329 | NVD → |
| CVE-2016-4542 | NVD → |
| CVE-2016-9138 | NVD → |
🔴 Este host tiene 331 CVE conocidos asociados con sus servicios expuestos. Este volumen sugiere software severamente desactualizado. 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
38.127.172.94 has been assigned a threat score of 70/100 (High). Esto lo clasifica como una amenaza de alta severidad. Se recomienda el bloqueo proactivo para infraestructura sensible.
📊 Threat Analysis
El análisis de inteligencia de amenazas vinculó 38.127.172.94 con actividad maliciosa originada en Washington, United States, operando en la red de Cogent Communications. La dirección ha estado bajo observación desde su detección inicial. Nuestros sensores capturaron 1 solicitudes maliciosas de esta dirección en un período de 1 días, reflejando una cadencia de ataque sostenida de ~1 solicitudes por día. Esta es una dirección IP residencial, lo que sugiere un dispositivo doméstico comprometido como un router, electrodoméstico inteligente o estación de trabajo infectada participando en una botnet. Nuestros registros muestran 186 IPs maliciosas originadas desde United States, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. La puntuación de 70/100 indica un actor malicioso confirmado.
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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💡 SQL Injection Campaigns
SQL injection remains one of the most common web attack vectors. Attackers inject malicious SQL code through input fields to extract database contents, modify data, or gain administrative access. Automated scanners test for SQLi vulnerabilities at massive scale.
💡 User-Agent Analysis Techniques
Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.