Centos7修改iptables规则并开机永久生效两种方式

原创 最新推荐文章于 2026-06-07 15:51:03 发布 3.1w 阅读 AI写同款
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防火墙规则保存及自定义链 类似于函数，将类型相同的规则放入同一个链中#自定义添加WEB链#创建一个名为WEB的链，使用离散方式定义tcp协议的目的端口80和443，允许通过#在WEB链中添加，允许TCP协议的目的端口8080允许通过的规则​​​​#在INPUR链中添加规则，将WEB链的规则加载到主机192.168.190.130上​​​#删除WEB链#当WEB链被赋予链接，及链内有规则时，不可以被删除​​​​​#先将与WEB链关联的INPUT规则删除#再将WEB链内的规则全部清空。 阅读详情
AI摘要

本文介绍在Centos7系统中，如何通过修改配置文件或使用命令行来调整iptables防火墙规则，并确保这些修改在系统重启后仍然有效。文章详细解释了两种修改iptables规则的方法，包括直接编辑配置文件和利用命令行进行更改，同时提供了如何使规则永久生效的具体步骤。

相信很多使用Centos7的朋友和我一样，都是删除默认的firewalld服务，而重新安装iptables做为防火墙。这一篇文章我们一起来看看如何修改iptables规则以及如何使得修改的iptables规则永久生效。

我是T型人小付，一位坚持终身学习的互联网从业者。喜欢我的博客欢迎在csdn上关注我，如果有问题欢迎在底下的评论区交流，谢谢。

文章目录

前提条件

这篇文章的前提条件是centos7机器已经按照下面方法删除了firewalld服务，并安装了iptables。同时将iptables设置为了开机自启动

sudo systemctl stop firewalld.service
sudo systemctl disable firewalld.service
sudo yum -y install iptables-services
sudo systemctl start iptables.service
sudo systemctl enable iptables.service

修改iptables的两种方式

修改配置文件

配置文件的路径为/etc/sysconfig/iptables，直接编辑这个文件，例如在该文件最上面的规则插入一条允许80端口的规则

# sample configuration for iptables service
# you can edit this manually or use system-config-firewall
# please do not ask us to add additional ports/services to this default configuration
*filter
:INPUT ACCEPT [0:0]
:FORWARD ACCEPT [0:0]
:OUTPUT ACCEPT [0:0]
-A INPUT -p tcp -m state --state NEW -m tcp --dport 80 -j ACCEPT
-A INPUT -m state --state RELATED,ESTABLISHED -j ACCEPT
-A INPUT -p icmp -j ACCEPT
-A INPUT -i lo -j ACCEPT
-A INPUT -p tcp -m state --state NEW -m tcp --dport 22 -j ACCEPT
-A INPUT -j REJECT --reject-with icmp-host-prohibited
-A FORWARD -j REJECT --reject-with icmp-host-prohibited
COMMIT

之后如果想马上生效，需要重启iptables服务

systemctl restart iptables

再查看iptables规则的时候会发现刚才的规则已经生效了，如下最上面那条

[root@k8s-master sysconfig]# iptables -nvL
Chain INPUT (policy ACCEPT 0 packets, 0 bytes)
 pkts bytes target     prot opt in     out     source               destination         
    0     0 ACCEPT     tcp  --  *      *       0.0.0.0/0            0.0.0.0/0            state NEW tcp dpt:80
   51  3152 ACCEPT     all  --  *      *       0.0.0.0/0            0.0.0.0/0            state RELATED,ESTABLISHED
    0     0 ACCEPT     icmp --  *      *       0.0.0.0/0            0.0.0.0/0           
    0     0 ACCEPT     all  --  lo     *       0.0.0.0/0            0.0.0.0/0           
    0     0 ACCEPT     tcp  --  *      *       0.0.0.0/0            0.0.0.0/0            state NEW tcp dpt:22
    1   229 REJECT     all  --  *      *       0.0.0.0/0            0.0.0.0/0            reject-with icmp-host-prohibited

Chain FORWARD (policy ACCEPT 0 packets, 0 bytes)
 pkts bytes target     prot opt in     out     source               destination         
    0     0 REJECT     all  --  *      *       0.0.0.0/0            0.0.0.0/0            reject-with icmp-host-prohibited

Chain OUTPUT (policy ACCEPT 30 packets, 3520 bytes)
 pkts bytes target     prot opt in     out     source               destination

之后通过reboot命令重启机器，之后查看iptables规则发现修改的规则依然生效。

这说明直接修改iptables的配置文件会永久生效。

命令行

除了直接修改配置文件，也可以命令行快速修改规则。尤其是在批量用脚本修改iptables的场合命令行会更适用一些。

例如直接在命令行添加了一个允许443端口的规则

[root@k8s-master ~]# iptables -I INPUT -p tcp -m state --state NEW -m tcp --dport 443 -j ACCEPT
[root@k8s-master ~]# iptables -nvL
Chain INPUT (policy ACCEPT 0 packets, 0 bytes)
 pkts bytes target     prot opt in     out     source               destination         
    0     0 ACCEPT     tcp  --  *      *       0.0.0.0/0            0.0.0.0/0            state NEW tcp dpt:443
    0     0 ACCEPT     tcp  --  *      *       0.0.0.0/0            0.0.0.0/0            state NEW tcp dpt:80
  535 38884 ACCEPT     all  --  *      *       0.0.0.0/0            0.0.0.0/0            state RELATED,ESTABLISHED
    0     0 ACCEPT     icmp --  *      *       0.0.0.0/0            0.0.0.0/0           
    0     0 ACCEPT     all  --  lo     *       0.0.0.0/0            0.0.0.0/0           
    0     0 ACCEPT     tcp  --  *      *       0.0.0.0/0            0.0.0.0/0            state NEW tcp dpt:22
  192 32397 REJECT     all  --  *      *       0.0.0.0/0            0.0.0.0/0            reject-with icmp-host-prohibited

Chain FORWARD (policy ACCEPT 0 packets, 0 bytes)
 pkts bytes target     prot opt in     out     source               destination         
    0     0 REJECT     all  --  *      *       0.0.0.0/0            0.0.0.0/0            reject-with icmp-host-prohibited

Chain OUTPUT (policy ACCEPT 30 packets, 1940 bytes)
 pkts bytes target     prot opt in     out     source               destination

可以看到命令跑完就直接生效，但是命令对应的规则并没有被写到配置文件里面，所以开机以后就失效了。

那么该如何保存命令行修改的规则呢？

保存命令行修改的规则

第一种方法

执行命令service iptables save，如下

[root@k8s-master ~]# service iptables save
iptables: Saving firewall rules to /etc/sysconfig/iptables:[  OK  ]

之后查看下配置文件，发现新的规则被写进了配置文件中，并且里面还写了是通过命令行写入的

# Generated by iptables-save v1.4.21 on Sun Apr 26 22:00:57 2020
*filter
:INPUT ACCEPT [0:0]
:FORWARD ACCEPT [0:0]
:OUTPUT ACCEPT [4:440]
-A INPUT -p tcp -m state --state NEW -m tcp --dport 443 -j ACCEPT
-A INPUT -p tcp -m state --state NEW -m tcp --dport 80 -j ACCEPT
-A INPUT -m state --state RELATED,ESTABLISHED -j ACCEPT
-A INPUT -p icmp -j ACCEPT
-A INPUT -i lo -j ACCEPT
-A INPUT -p tcp -m state --state NEW -m tcp --dport 22 -j ACCEPT
-A INPUT -j REJECT --reject-with icmp-host-prohibited
-A FORWARD -j REJECT --reject-with icmp-host-prohibited
COMMIT
# Completed on Sun Apr 26 22:00:57 2020

之后再重启机器就依然是生效的了。

第二种方法

执行命令iptables-save > xxx写入到一个文件，开机以后执行命令iptables-restore < xxx用来恢复。

例如删除掉刚才配置文件里面的443端口那条命令，然后将完整规则保存到别的目录

[root@k8s-master sysconfig]# iptables-save > /tmp/iptables.bak
[root@k8s-master sysconfig]# cat /tmp/iptables.bak
# Generated by iptables-save v1.4.21 on Sun Apr 26 22:24:10 2020
*filter
:INPUT ACCEPT [0:0]
:FORWARD ACCEPT [0:0]
:OUTPUT ACCEPT [351:44722]
-A INPUT -p tcp -m state --state NEW -m tcp --dport 443 -j ACCEPT
-A INPUT -p tcp -m state --state NEW -m tcp --dport 80 -j ACCEPT
-A INPUT -m state --state RELATED,ESTABLISHED -j ACCEPT
-A INPUT -p icmp -j ACCEPT
-A INPUT -i lo -j ACCEPT
-A INPUT -p tcp -m state --state NEW -m tcp --dport 22 -j ACCEPT
-A INPUT -j REJECT --reject-with icmp-host-prohibited
-A FORWARD -j REJECT --reject-with icmp-host-prohibited
COMMIT
# Completed on Sun Apr 26 22:24:10 2020

之后在/etc/rc.d/rc.local中添加如下命令

/usr/sbin/iptables-restore < /tmp/iptables.bak

之后给rc.local文件添加可执行权限使得可以被开机运行

chmod a+x rc.local

再开机就会发现虽然配置文件没有更改，但是规则还是生效了。但是这样子有一个弊端，因为真正保存完整规则的并不是配置文件，而是另外的一个文件，如果运维人员没有记录好容易造成问题。

总结

总结一下两种修改iptables规则的方法：

  • 直接修改配置文件
  • 命令行修改规则

而其中直接修改配置文件会自动永久生效，通过命令行修改规则可以用下面两种方法永久生效：

  • service iptables save
  • iptables-save和iptables-restore以及开机文件/etc/rc.d/rc.local

我个人比较建议的方式是，少量更改可以考虑修改配置文件，大量批量修改用命令行然后用service iptables save保存到配置文件中。

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

OV9734 DATASHEET，完整规格书

OV9734完整规格书，包括电气参数，尺寸规格，寄存器配置表等

centos7设置iptables

关闭firewall防火墙 CentOS 7.0默认使用firewall作为防火墙，关闭firewall： // 停止firewall # systemctl stop firewalld.service // 禁止firewall开机启动 # systemctl disable firewalld.service // 查看默认防火墙状态（关闭后显示not running，开启后显示running） # firewall-cmd --state 安装设置iptables防火墙 //.

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Centos7防火墙iptables安装及设置图文并茂【实现防火墙管理功能】

一、安装iptables Centos7系统默认是使用firewall作为防火墙，为了更好兼容老的系统配置，将防火墙设置为iptables（用原来centos6.5的配置即可直接用）。 查看firewall防火墙状态：systemctl status firewalld 关闭防火墙 关闭firewall防火墙: systemctl stop firewalld 3. 关闭防火墙开机自启动 关闭开机自启动: systemctl disable firewalld 兄弟们我这里重启系统(reb

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IPTABLES 策略与规则链 iptables中基本的命令参数 遇到的问题 在早期的Linux系统中，默认使用的是iptables防火墙管理服务来配置防火墙。尽管新型的firewalld防火墙管理服务已经被投入使用多年，但是大量的企业在生产环境中依然出于各种原因而继续使用iptables。 1.策略与规则链 防火墙会从上至下的顺序来读取配置的策略规则，在找到匹配项后就立即结束匹配工作并去...

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linux防火墙使用以及配置 Centos 7 firewall ： 1、firewalld的基本使用 启动： systemctl start firewalld 关闭： systemctl stop firewalld 查看状态： systemctl status firewalld 开机禁用 ： systemctl disable firewalld 开机启用 ：systemctl enable firewalld 2.systemctl是CentOS7的服务管理工具...

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Centos7 防火墙iptables？

Centos7 防火墙iptables

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