Informe de amenaza IP
93.186.254.185
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Geolocalización y clasificación
Firmas de detección
| Firma | Descripción | Puntos | Gravedad |
|---|---|---|---|
| UA bot: Go-http-client | User-Agent de bot/rastreador conocido detectado | +40 | |
| Danger strong hits: 1 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +25 | |
| 404 ratio >= 60% | Mayoría de solicitudes devolvieron 404 — enumeración | +25 | |
| Danger strong hits: 8 | Rutas de alto riesgo: shells, RCE, exploits | +100 | |
| 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 93.186.254.185 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 93.186.254.185 muestra comportamiento UA sospechoso. Bloquee solicitudes con User-Agent vacío.
🔎 Defensa contra escaneo de directorios
IP 93.186.254.185 está enumerando directorios. Configure fail2ban con jail apache-404 tras 10+ errores 404.
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 |
| 80 | HTTP | Low | HTTP web server — standard web traffic |
| 443 | HTTPS | Low | HTTPS web server — encrypted web traffic |
| 3306 | MySQL | High | MySQL database — should never be exposed to the internet |
| 9091 | Unknown | Low | Service on port 9091 |
⚠️ Se detectaron 1 puerto de alto riesgo en 93.186.254.185. Estos servicios no deben ser accesibles públicamente sin reglas estrictas de firewall.
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
93.186.254.185 has been assigned a threat score of 150/100 (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 93.186.254.185 con actividad maliciosa originada en Arezzo, Italy, operando en la red de Aruba S.p.A.. La dirección ha estado bajo observación desde su detección inicial. Durante un período de 1 días, esta IP generó 2 solicitudes maliciosas, promediando aproximadamente 2 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 Path Enumeration), sugiriendo una campaña semi-automatizada que apunta a múltiples vulnerabilidades. Nuestros registros muestran 103 IPs maliciosas originadas desde Italy, posicionándolo como un contribuyente significativa a la actividad de amenazas global. Con una puntuación de 150/100, esta IP está entre las más peligrosas de nuestra base de datos. Se recomienda bloqueo inmediato y completo.
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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💡 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.
💡 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.