IP威胁报告
74.7.227.130
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 medium hits: 4 | 中等风险：管理面板、配置文件 | +40 | |
| Foreign referer seen | 来自无关外部域名的Referer | +10 |
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 74.7.227.130 已在应用层封锁（HTTP 403）
- 建议在防火墙层（iptables/CSF）进行封锁
- 在同一/24子网中检测到其他恶意IP——建议封锁 74.7.227.0/24
- 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74.7.227.130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。
邻居在 74.7.227.0/24
来自同一/24子网的其他被封锁IP——表明该网络范围存在系统性滥用。
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
74.7.227.130 has been assigned a threat score of 150/100 (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
74.7.227.130注册在Atlanta, United States，运营在Microsoft Corporation的网络中。该IP在触发多个行为检测签名后首次出现在我们的威胁源中。 该地址在我们的监控系统中活跃了1天，产生了1次标记请求，速率约为每天1次。 该IP被归类为托管/数据中心基础设施，通常与用于自动化攻击活动、僵尸网络命令控制或大规模漏洞扫描的租用服务器相关联。 United States目前在我们的数据库中占129个被封锁IP，使其成为恶意流量的重要来源。 评分150/100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
🇺🇸 Top threats from United States
104.28.246.115 (350)104.28.246.113 (340)104.28.246.116 (340)104.28.235.58 (340)104.28.246.122 (340)View all →Security Intelligence
💡 Server-Side Request Forgery (SSRF)
SSRF attacks trick servers into making requests to internal resources that should not be publicly accessible. This can expose cloud metadata endpoints, internal APIs, and private network services, potentially leading to full infrastructure compromise.
💡 CAPTCHA and Bot Detection
CAPTCHAs remain a primary bot defense but face increasing bypass rates from AI-powered solvers. Modern alternatives include invisible behavioral analysis, proof-of-work challenges, and device fingerprinting that detect bots without impacting user experience.