IP威胁报告
217.76.57.223
ABUSE.MOM — 规矩点，否则你将被曝光
地理位置与分类
检测签名
| 签名 | 描述 | 分数 | 严重性 |
|---|---|---|---|
| Danger strong hits: 12 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 13 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 16 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 34 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 | |
| Danger strong hits: 7 | 高风险路径：Webshell、RCE、漏洞利用 | +100 |
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。
* Typical request patterns for detected signatures. Actual target domains are redacted.
时间线
网络供应商
建议
已采取和建议的措施
- IP 217.76.57.223 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217.76.57.223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。
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。
已检查：Spamhaus、SpamCop、Barracuda、SORBS、CBL、UCEProtect。
Threat Analysis
217.76.57.223 has been assigned a threat score of 100/100 (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
我们的监控基础设施已将217.76.57.223（地理位置为Lauterbourg, France，运营在Contabo GmbH的网络中）识别为可疑网络活动的来源。 在3天的时间内，此IP产生了316次恶意请求，平均每天约105.3次请求。 该IP从数据中心基础设施运营，是有组织攻击行动中使用的典型地址。 我们的记录显示来自France的143个恶意IP，使其成为全球威胁活动的重要贡献者。 评分100/100将此地址置于最高严重性级别。应封锁并调查任何历史连接。
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.
Related Threats
Security Intelligence
💡 File Upload Vulnerabilities
Insecure file upload functionality allows attackers to upload web shells, malware, or scripts that execute on the server. Proper validation must check file content, not just extensions, and uploaded files should be stored outside the web root.
💡 Web Application Firewall Strategies
WAFs inspect HTTP traffic to block common attacks but require careful tuning. Overly aggressive rules cause false positives while permissive configurations miss attacks. Modern WAFs combine signature matching with behavioral analysis and machine learning.