Informe de amenaza IP
49.235.161.59
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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 | |
| Burst 6/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger medium hits: 1 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +10 | |
| Danger medium hits: 13 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger medium hits: 8 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger strong hits: 1 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +25 | |
| Danger strong hits: 11 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Danger strong hits: 17 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Foreign referer | Referer de dominio externo no relacionado | +10 | |
| 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
Hemos detectado 26 IPs maliciosas de este sistema autónomo.
Recomendaciones
Acciones tomadas y recomendadas
- IP 49.235.161.59 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 49.235.161.59 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 49.235.161.59.
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
49.235.161.59 has been assigned a threat score of 240/100 (Critical). Esta es una amenaza de nivel crítico. Los administradores de sistemas deben tratar esta IP como hostil y bloquear todas las conexiones entrantes sin excepción.
The following attack categories were identified:
📊 Threat Analysis
49.235.161.59 está registrada en Shanghai, China, operando en la red de Shenzhen Tencent Computer Systems Company Limited. Esta IP apareció por primera vez en nuestros feeds de amenazas tras activar múltiples firmas de detección conductual. La dirección ha estado activa durante 12 días en nuestro sistema de monitoreo, produciendo 180 solicitudes marcadas a una tasa de ~15/día. Clasificada como IP de hosting, esta dirección probablemente funciona en un servidor alquilado o instancia en la nube. Se identificaron dos patrones de ataque (Path Enumeration y Request Flooding), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. Nuestros registros muestran 2,894 IPs maliciosas originadas desde China, posicionándolo como un contribuyente importante a la actividad de amenazas global. Una puntuación de 240/100 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
💡 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.
💡 CAPTCHA and Bot Detection
CAPTCHAs remain a primary bot defense but face increasing bypass rates from AI-powered solvers. Modern alternatives include invisible behavioral analysis, proof-of-work challenges, and device fingerprinting that detect bots without impacting user experience.