Informe de amenaza IP
8.216.127.75
ABUSE.MOM — COMPÓRTATE O SERÁS EXPUESTO
Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| UA changed for same IP | Múltiples User-Agents — técnica de rotación de bot | +25 | |
| Burst: 5 req / 2s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Burst: 10 req / 10s | Tasa de solicitudes anormalmente alta — escaneo | +35 | |
| Foreign referer seen | Referer de dominio externo no relacionado | +10 |
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 8.216.127.75 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 anomalías User-Agent
IP 8.216.127.75 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
🌊 Mitigación de inundación/DDoS
Implemente limit_req_zone en nginx. Despliegue CDN con protección DDoS. Configure cookies SYN para controlar 8.216.127.75.
Puertos abiertos y servicios
Datos de reconocimiento de red de Shodan. Los puertos abiertos pueden indicar servicios en ejecución, configuraciones incorrectas o superficies de ataque.
| Port | Service | Risk | Description |
|---|---|---|---|
| 22 | SSH | Low | Secure Shell — common brute force target for remote access |
| 111 | Unknown | Low | Service on port 111 |
| CVE ID | Link |
|---|---|
| CVE-2020-14145 | NVD → |
| CVE-2023-51767 | NVD → |
| CVE-2025-26465 | NVD → |
| CVE-2023-51385 | NVD → |
| CVE-2023-38408 | NVD → |
| CVE-2008-3844 | NVD → |
| CVE-2007-2768 | NVD → |
| CVE-2016-20012 | NVD → |
| CVE-2018-15473 | NVD → |
| CVE-2018-20685 | NVD → |
| CVE-2023-48795 | NVD → |
| CVE-2025-32728 | NVD → |
| CVE-2021-41617 | NVD → |
| CVE-2020-15778 | NVD → |
| CVE-2019-6109 | NVD → |
| CVE-2018-15919 | NVD → |
| CVE-2021-36368 | NVD → |
| CVE-2019-6111 | NVD → |
| CVE-2017-15906 | NVD → |
| CVE-2019-6110 | NVD → |
🔴 Este host tiene 20 CVE conocidos asociados con sus servicios expuestos. Este volumen sugiere software severamente desactualizado. Revise cada CVE en la base de datos NVD.
Fuente: Shodan InternetDB. Escaneado independientemente de abuse.mom.
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
8.216.127.75 has been assigned a threat score of 105/100 (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
Nuestra infraestructura de monitoreo ha identificado 8.216.127.75, geolocalizada en Tokyo, Japan, operando en la red de Alibaba (US) Technology Co., Ltd., como fuente de actividad de red sospechosa. Durante un período de 1 días, esta IP generó 1 solicitudes maliciosas, promediando aproximadamente 1 solicitudes por día. La dirección está clasificada como residencial. La actividad maliciosa desde IPs residenciales típicamente indica compromiso del dispositivo o membresía en botnet. Se identificaron dos patrones de ataque (User-Agent Anomaly y Request Flooding), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. Japan actualmente representa 101 IPs bloqueadas en nuestra base de datos, siendo una fuente significativa de tráfico malicioso. Una puntuación de 105/100 coloca esta dirección en el nivel más alto de severidad.
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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Security Intelligence
💡 User-Agent Analysis Techniques
Analyzing User-Agent strings reveals automated tools masquerading as legitimate browsers. Inconsistencies between claimed browser capabilities and actual behavior, impossible version combinations, and known scanner signatures help identify malicious clients.
💡 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.