五、常见蠕虫病毒的NetFlow分析案例

    利用上诉方法可以分析目前互联网中存在的大多数异常流量，特别是对于近年来在互联网中造成较大影响的多数蠕虫病毒，其分析效果非常明显，以下为几种蠕虫病毒的NetFlow分析实例：

    1. 红色代码 (Code Red Worm)
    2001年7月起发作，至今仍在网络流量中经常出现。
    211.*.*.237|192.*.148.107|65111|as1|6|72|
3684|80|80|3|144|1
    211.*.*.237|192.*.141.167|65111|as1|6|36|
4245|80|80|3|144|1
    211.*.*.237|160.*.84.142|65111|as1|6|72|
4030|80|80|3|144|1
    NetFlow流数据典型特征：目的端口80, 协议类型80，包数量3，字节数144。

    2. 硬盘杀手（worm.opasoft，W32.Opaserv.Worm）
    2002年9月30日起发作，曾对许多网络设备性能造成影响，2003年后逐渐减少。
    61.*.*.196|25.|*.156.106|64621|Others|6|36|
1029|137|17|1|78|1
    61.*.*.196|25.*.156.107|64621|Others|6|36|
1029|137|17|1|78|1
    61.*.*.196|25.*.156.108|64621|Others|6|36|
1029|137|17|1|78|1
    NetFlow流数据典型特征：目的端口137，协议类型UDP，字节数78。

    3. 2003蠕虫王 (Worm.NetKiller2003，WORM_SQLP1434，W32.Slammer，W32.SQLExp.Worm)
    2003年1月25日起爆发，造成全球互联网几近瘫痪，至今仍是互联网中最常见的异常流量之一。
    61.*.*.124|28.*.17.190|65111|as1|6|34|4444|
1434|17|1|404|1
    61.*.*.124|28.*.154.90|65111|as1|6|70|4444|
1434|17|1|404|1
    61.*.*.124|28.*.221.90|65111|as1|6|36|4444|
1434|17|1|404|1
    NetFlow流数据典型特征：目的端口1434，协议类型UDP，字节数404

    4. 冲击波 (WORM.BLASTER，W32.Blaster.Worm)
    2003年8月12日起爆发，由其引发了危害更大的冲击波杀手病毒。
    211.*.*.184|99.*.179.27|Others|Others|161|0|
1523|135|6|1|48|1
    211.*.*.184|99.*.179.28|Others|Others|161|0|
1525|135|6|1|48|1
    211.*.*.184|99.*.179.29|Others|Others|161|0|
1527|135|6|1|48|1
    典型特征：目的端口135，协议类型TCP，字节数48

    5. 冲击波杀手（Worm.KillMsBlast，W32.Nachi.worm，W32.Welchia.Worm）
    2003年8月18日起发现，其产生的ICMP流量对全球互联网造成了很大影响，2004年后病毒流量明显减少。
    211.*.*.91|211.*.*.77|Others|Others|4|0|0|
2048|1|1|92|1
    211.*.*.91|211.*.*.78|Others|Others|4|0|0|
2048|1|1|92|1
    211.*.*.91|211.*.*.79|Others|Others|4|0|0|
2048|1|1|92|1
    NetFlow流数据典型特征：目的端口2048，协议类型ICMP，字节数92

    6. 振荡波(Worm.Sasser，W32.Sasser)
    2004年5月爆发。
    61.*.*.*|32.*.70.207|Others|Others|3|0|10000|
445|6|1|48|1
    61.*.*.*|24.*.217.23|Others|Others|3|0|10000|
445|6|1|48|1
    61.*.*.*|221.*.65.84|Others|Others|3|0|10000|
445|6|1|48|1
    NetFlow流数据典型特征：目的端口445，协议类型TCP，字节数48
    从以上案例可以看出，蠕虫爆发时，应用Neflow分析方法，可以根据病毒流量的NetFlow特征快速定位感染病毒的IP地址，并参考NetFlow数据流的其它特征在网络设备上采取相应的限制、过滤措施，从而达到抑制病毒流量传播的目的。

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