Informe de amenaza IP
43.139.153.132
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| UA bot: java | User-Agent de bot/rastreador conocido detectado | +40 | |
| Danger strong hits: 2 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +50 | |
| Danger medium hits: 2 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +20 | |
| Probe pattern 302->404 same path | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +20 | |
| Burst: 13 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 38 req / 10s | 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 43.139.153.132 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 anomalías User-Agent
IP 43.139.153.132 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
🔎 Defensa contra escaneo de directorios
IP 43.139.153.132 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 43.139.153.132.
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 |
|---|---|---|---|
| 139 | Unknown | Low | Service on port 139 |
| 5985 | Unknown | Low | Service on port 5985 |
| 47001 | Unknown | Low | Service on port 47001 |
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
43.139.153.132 has been assigned a threat score of 200/100 (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
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 43.139.153.132, geolocalizada en Guangzhou, China, operando en la red de Shenzhen Tencent Computer Systems Company Limited, como fuente de actividad de red sospechosa. Durante su ventana de observación de 1 días, registramos 1 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 1 por día en promedio. 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. Con 3 patrones de ataque diferentes detectados, esta IP exhibe comportamiento característico de frameworks de escaneo automatizado avanzados. Nuestros registros muestran 167 IPs maliciosas originadas desde China, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. Una puntuación de 200/100 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.
Related Threats
Security Intelligence
💡 HTTP Header Analysis for Threat Detection
Examining HTTP headers beyond User-Agent reveals attack tools and automated scripts. Missing standard headers, unusual ordering, non-standard values, and inconsistencies with claimed client identity all serve as reliable detection signals.
💡 Credential Stuffing at Scale
Credential stuffing uses stolen username-password pairs from data breaches to attempt logins across many websites. Since users frequently reuse passwords, these automated attacks achieve success rates of 0.1-2%, which translates to thousands of compromised accounts from millions of attempts.