Informe de amenaza IP
43.218.43.230
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| 404 ratio 40-60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +15 | |
| Burst 200/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 66/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger medium hits: 715 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger strong hits: 138 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Probe 302→404 | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +20 |
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 43.218.43.230 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 43.218.43.230 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 43.218.43.230.
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
43.218.43.230 has been assigned a threat score of 265/100 (Critical). Esto representa un nivel de riesgo crítico. Nuestros sistemas de detección han identificado múltiples indicadores de alta confianza de intención maliciosa.
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
43.218.43.230 está registrada en Jakarta, Indonesia, operando en la red de Amazon.com, Inc.. Esta IP apareció por primera vez en nuestros feeds de amenazas tras activar múltiples firmas de detección conductual. Durante su ventana de observación de 1 días, registramos 56 solicitudes hostiles de esta IP — aproximadamente 56 por día en promedio. La IP está clasificada como infraestructura de hosting/datacenter, comúnmente asociada con servidores alquilados para campañas de ataque automatizadas, comando y control de botnets, o escaneo de vulnerabilidades a gran escala. Se identificaron dos patrones de ataque (Path Enumeration y Request Flooding), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. Indonesia actualmente representa 110 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. Con una puntuación de 265/100, 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.
Related Threats
🇮🇩 Top threats from Indonesia
157.15.40.62 (340)157.15.40.88 (340)157.15.40.89 (340)157.15.40.61 (340)157.15.40.93 (340)View all →🏢 Same network: AS16509
16.78.23.247 (255)43.218.132.214 (230)108.136.214.244 (230)16.78.82.132 (230)View all →Security Intelligence
💡 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.
💡 Web Application Firewall Strategies
WAFs inspect HTTP traffic to block common attacks but require careful tuning. Overly aggressive rules cause false positives while permissive configurations miss attacks. Modern WAFs combine signature matching with behavioral analysis and machine learning.