Informe de amenaza IP
70.153.136.253
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 2 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +50 | |
| Danger strong hits: 3 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +75 | |
| Foreign referer | Referer de dominio externo no relacionado | +10 | |
| Foreign referer seen | Referer de dominio externo no relacionado | +10 | |
| Probe 302→404 | Anomalía de comportamiento detectada automáticamente | +20 | |
| Probe pattern 302->404 same path | 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 70.153.136.253 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 70.153.136.253 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
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
70.153.136.253 has been assigned a threat score of 85/100 (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 70.153.136.253 se origina en Jakarta, Indonesia, operando en la red de Microsoft Corporation. Fue identificada mediante análisis automatizado del tráfico de red entrante en los puntos monitoreados. La dirección ha estado activa durante 11 días en nuestro sistema de monitoreo, produciendo 299 solicitudes marcadas a una tasa de ~27.2/día. Esta es una dirección IP residencial, lo que sugiere un dispositivo doméstico comprometido como un router, electrodoméstico inteligente o estación de trabajo infectada participando en una botnet. La IP exhibe comportamiento de enumeración de directorios, solicitando sistemáticamente rutas inexistentes. Indonesia actualmente representa 101 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. La puntuación de 85/100 indica un actor malicioso confirmado.
This IP is classified as residential, suggesting it may belong to a compromised home device, IoT botnet member, or an infected personal computer. Residential IPs involved in attacks often indicate malware infection without the owner's knowledge.
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157.15.40.88 (340)203.175.125.130 (340)157.15.40.93 (340)157.15.40.62 (340)157.15.40.89 (340)View all →Security Intelligence
💡 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.
💡 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.