ABUSE.MOM
威胁报告

IP威胁报告
170.245.17.76

ABUSE.MOM — 规矩点,否则你将被曝光

生成时间: 2026-05-21 21:38:12
首次发现: 2026-05-09 21:00:06
最后发现: 2026-05-09 21:00:06
103

⛔ 判定:封锁

该IP地址已被归类为自动化恶意活动的来源。 威胁评分: 103/100. 已观察到的恶意请求总数: 1.

DANGER_PATHMETHOD
01

地理位置与分类

IP地址
170.245.17.76
类型
Residential
国家
🇧🇷 Brazil
城市
Itapetininga
ISP
Fernanda Cristina Ruiz Matiazzo - ME
组织
Wfnet Internet Ltda
自治系统
AS263991 WFNET INTERNET LTDA
请求次数
1
02

检测签名

签名描述分数严重性
Danger strong hits: 3高风险路径:Webshell、RCE、漏洞利用+75
Danger medium hits: 2中等风险:管理面板、配置文件+20
POST requests present自动分析检测到行为异常+8
Σ = 103
03

观察到的活动

从服务器访问日志重建的HTTP请求。出于安全考虑,目标域名已隐藏。

[redacted]
GET
/
200
显示请求: 1 · HTTP 404: 0 · 危险模式: 0

* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.

04

时间线

2026-05-09 21:00:06
检测到首次恶意请求
IP已从服务器日志进入监控
观察期间
触发了多个检测签名
Danger strong hits: 3 (+75), Danger medium hits: 2 (+20), POST requests present (+8)
2026-05-09 21:00:06
观察到最后一次恶意请求
总分达到: 103/100
下一周期
IP已封锁——所有后续请求被拒绝(HTTP 403)
自动添加到封锁列表
05

网络供应商

Fernanda Cristina Ruiz Matiazzo - ME
AS263991 · 🇧🇷 Brazil
06

建议

已采取和建议的措施

  • IP 170.245.17.76 已在应用层封锁(HTTP 403)
  • 建议在防火墙层(iptables/CSF)进行封锁
  • 通过abuse联系方式向网络供应商举报
  • 确保敏感文件(.env、.git、备份)无法从网络访问

⚙️ 一般安全

将170.245.17.76添加到防火墙封锁列表。检查日志中的成功连接。在所有面向公众的服务上启用全面日志记录。

09

黑名单状态 (DNSBL)

该IP已通过全球邮件服务器和防火墙使用的主要DNS黑名单进行检查。

✓ 清洁
dnsbl.sorbs.net
✓ 清洁
ix.dnsbl.manitu.net
✓ 清洁
zen.spamhaus.org
✓ 清洁
bl.spamcop.net
✓ 清洁
dnsbl-1.uceprotect.net
✓ 清洁
b.barracudacentral.org
✓ 清洁
truncate.gbudb.net
✓ 清洁
psbl.surriel.com

已检查:Spamhaus、SpamCop、Barracuda、SORBS、CBL、UCEProtect。

10

Threat Analysis

170.245.17.76 has been assigned a threat score of 103/100 (Critical). 这是一个严重级别的威胁。系统管理员应将此IP视为敌对地址,无例外地阻止所有入站连接。

📊 Threat Analysis

威胁情报分析将170.245.17.76与来自Itapetininga, Brazil,运营在Fernanda Cristina Ruiz Matiazzo - ME的网络中的恶意活动相关联。该地址自首次检测以来一直处于观察状态。 在1天的时间内,此IP产生了1次恶意请求,平均每天约1次请求。 这是一个住宅IP地址,表明可能是被入侵的家用设备,如路由器、智能设备或参与僵尸网络的受感染工作站。 Brazil目前在我们的数据库中占101个被封锁IP,使其成为恶意流量的重要来源。 威胁评分103/100,此IP属于我们数据库中最危险的地址之一。强烈建议立即完全封锁。

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.

11

Related Threats

🇧🇷 Top threats from Brazil

173.245.211.6 (293)20.206.78.203 (283)20.197.194.128 (280)20.197.233.108 (280)20.226.83.230 (280)View all →

🏢 Same network: AS263991

View all →
12

Security Intelligence

💡 HTTP Request Smuggling

Request smuggling exploits differences in how front-end and back-end servers parse HTTP requests. This technique can bypass security controls, poison web caches, and hijack other users sessions by desynchronizing request boundaries.

💡 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.

🔍 Check Any IP Address

Share this report: