Informe de amenaza IP
54.37.156.148
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Burst 200/10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst 59/2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 200 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 59 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Danger medium hits: 502 | Riesgo medio: paneles admin, archivos de configuración | +60 | |
| Danger strong hits: 502 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| Foreign referer | Referer de dominio externo no relacionado | +10 | |
| Foreign referer seen | Referer de dominio externo no relacionado | +10 | |
| POST requests present | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +8 | |
| POST seen | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +8 | |
| UA changed | Múltiples User-Agents — técnica de rotación de bot | +25 | |
| UA changed for same IP | 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 54.37.156.148 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
🌊 Mitigación de inundación/DDoS
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 54.37.156.148.
🤖 Defensa contra anomalías User-Agent
IP 54.37.156.148 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
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
54.37.156.148 has been assigned a threat score of 273/100 (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
La dirección IP 54.37.156.148 ha sido rastreada hasta Roubaix, France, operando en la red de OVH SAS. Nuestros sistemas de detección de amenazas marcaron esta dirección basándose en patrones de comportamiento malicioso observados. Durante un período de 5 días, esta IP generó 79 solicitudes maliciosas, promediando aproximadamente 15.8 solicitudes por día. 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 (Request Flooding y User-Agent Anomaly), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. Nuestros registros muestran 24 IPs maliciosas originadas desde France, posicionándolo como un contribuyente notable a la actividad de amenazas global. Una puntuación de 273/100 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.
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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.
💡 Machine Learning in Threat Detection
Machine learning models analyze vast amounts of network traffic to identify attack patterns invisible to rule-based systems. Supervised models classify known attack types while unsupervised models detect anomalies that may indicate novel threats.