Informe de amenaza IP
45.133.5.192
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Burst 18/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 5/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger medium hits: 576 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 969 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger strong hits: 215 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger strong hits: 372 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| 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
Recomendaciones
Acciones tomadas y recomendadas
- IP 45.133.5.192 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 45.133.5.0/24
- 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
🌊 Mitigación de inundación/DDoS
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 45.133.5.192.
🤖 Defensa contra anomalías User-Agent
IP 45.133.5.192 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
Vecinos en 45.133.5.0/24
Otras IPs bloqueadas de la misma subred /24 — indica abuso sistemático de este rango de red.
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
45.133.5.192 has been assigned a threat score of 255/100 (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
El análisis de inteligencia de amenazas vinculó 45.133.5.192 con actividad maliciosa originada en Sydney, Australia, operando en la red de GSL Networks Pty LTD. La dirección ha estado bajo observación desde su detección inicial. Durante un período de 4 días, esta IP generó 104 solicitudes maliciosas, promediando aproximadamente 26 solicitudes por día. Esta IP está identificada como un endpoint VPN o proxy, comúnmente usado para enmascarar el origen real del tráfico de ataque. Se identificaron dos patrones de ataque (Request Flooding y User-Agent Anomaly), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. Australia actualmente representa 110 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. Una puntuación de 255/100 coloca esta dirección en el nivel más alto de severidad.
This IP is associated with a VPN or proxy service. Attackers frequently route their traffic through anonymizing services to obscure their true location. This makes attribution more challenging but the malicious behavior patterns remain detectable.
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35.189.4.156 (298)34.129.231.194 (295)34.129.253.231 (295)20.5.80.84 (280)20.53.249.250 (280)View all →🏢 Same network: AS137409
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.