VSFTP在LINUX中的安装、配置

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原创 最新推荐文章于 2026-09-15 11:58:53 发布 1.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
Cenots6.5操作系统 -> 安装与配置vsftpd-2.2.2-14.el6.x86_64 今天教大家怎么安装和配置vsftpd服务器。介绍一下本人安装的是vsftpd-2.2.2-14.el6.x86_64版本的。如果和我的版本不一样可能会出现一些错误，所以建议与我保持一致的版本。 阅读详情


#########################
1.安装vsFTP服务器：
[root@localhost yum.repos.d]# yum install vsftpd -y
Setting up Install Process
Resolving Dependencies
--> Running transaction check
---> Package vsftpd.i686 0:2.2.2-11.el6_4.1 will be installed
--> Finished Dependency Resolution

Dependencies Resolved

================================================================================
 Package         Arch          Version                   Repository        Size
================================================================================
Installing:
 vsftpd          i686          2.2.2-11.el6_4.1          updates          157 k

Transaction Summary
================================================================================
Install       1 Package(s)

Total download size: 157 k
Installed size: 344 k
Downloading Packages:
vsftpd-2.2.2-11.el6_4.1.i686.rpm                         | 157 kB     00:01    
Running rpm_check_debug
Running Transaction Test
Transaction Test Succeeded
Running Transaction
  Installing : vsftpd-2.2.2-11.el6_4.1.i686                                 1/1
  Verifying  : vsftpd-2.2.2-11.el6_4.1.i686                                 1/1

Installed:
  vsftpd.i686 0:2.2.2-11.el6_4.1                                               

Complete!
#####################
2.安装FTP客户端：
[root@localhost centos6.4]# yum install ftp
Setting up Install Process
Resolving Dependencies
--> Running transaction check
---> Package ftp.i686 0:0.17-53.el6 will be installed
--> Finished Dependency Resolution

Dependencies Resolved

================================================================================
 Package        Arch            Version                   Repository       Size
================================================================================
Installing:
 ftp            i686            0.17-53.el6               base             56 k

Transaction Summary
================================================================================
Install       1 Package(s)

Total download size: 56 k
Installed size: 91 k
Is this ok [y/N]: y
Downloading Packages:
ftp-0.17-53.el6.i686.rpm                                 |  56 kB     00:00    
Running rpm_check_debug
Running Transaction Test
Transaction Test Succeeded
Running Transaction
  Installing : ftp-0.17-53.el6.i686                                         1/1
  Verifying  : ftp-0.17-53.el6.i686                                         1/1

Installed:
  ftp.i686 0:0.17-53.el6                                                       

Complete!
########################
[root@localhost sysconfig]#vi /etc/sysconfig/iptables
加入下面语句(开启21端口):
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 21 -j ACCEPT
[root@localhost sysconfig]# service iptables restart    -----重启防火墙
iptables: Flushing firewall rules: [  OK  ]
iptables: Setting chains to policy ACCEPT: filter [  OK  ]
iptables: Unloading modules: [  OK  ]
iptables: Applying firewall rules: [  OK  ]

[root@localhost sysconfig]# sestatus -b | grep ftp

allow_ftpd_anon_write                       off
allow_ftpd_full_access                      off
allow_ftpd_use_cifs                         off
allow_ftpd_use_nfs                          off
ftp_home_dir                                off
ftpd_connect_db                             off
ftpd_use_passive_mode                       off
httpd_enable_ftp_server                     off
tftp_anon_write                             off


[root@localhost sysconfig]# setsebool -P ftp_home_dir on
[root@localhost sysconfig]# service vsftpd start


+++++++++++++++++++++++++++++++

#编辑/etc/vsftpd/vsftpd.conf配置文件
[root@localhost vsftpd]# vi vsftpd.conf

#编辑/etc/vsftpd/vsftpd.conf配置文件
[root@localhost vsftpd]# vi vsftpd.conf
#####################################
#是否允许匿名 ftp 用户访问
#anonymous_enable=YES
#匿名用户 login 时不询问口令
#no_anon_password=YES
#允许匿名用户建立目录
#anon_mkdir_write_enable=YES
#是否允许匿名上传文件
#anon_upload_enable=YES
#设置匿名用户本地目录
anon_root=/var/ftp
#是否允许匿名用户有创建目录的权利
anon_mkdir_write_enable=NO
#这是匿名用户的下载速度为 80KBytes/s
anon_max_rate=80000
#####################################
#允许本地实体用户登陆
local_enable=YES
#允许用户上传数据
write_enable=YES
#允许下载
download_enable=YES
#建立新目录（755）与文件（644）的权限
local_umask=022
#限制用户在自己的主目录
chroot_local_user=YES
#开启监听，端口号为21
listen=YES
listen_port=21
pam_service_name=vsftpd
#客户端超过 600S 没有动作就自动被服务器踢出
idle_session_timeout=600
#支持TCP wrappers的防火墙
#tcp_wrappers=YES
#####################################
#记录使用者所有上传下载信息
xferlog_enable=YES
#将上传下载信息记录到/var/log/vsftpd.log 中
xferlog_file=/var/log/vsftpd.log
#日志使用标准 xferlog 格式
xferlog_std_format=YES
#####################################
#定制欢迎信息
ftpd_banner=Welcome to chenlf FTP service. 
#####################################
#账户控制
#支持/etc/vsftpd/user_list文件内的账号登陆控制
userlist_enable=YES
#允许user_list中的用户登陆
userlist_deny=no

cmds_allowed=ABOR,CWD,LIST,MDTM,MKD,NLST,PASS,PASV,PORT,PWD,QUIT,RETR,RNFR,RNTO,SIZE,STOR,TYPE,USER,REST,CDUP,HELP,MODE,NOOP,REIN,STAT,STOU,STRU,SYST,FEAT,DELE

#编辑/etc/vsftpd/user_list配置文件，把允许使用ftp的系统账号加入其中

[root@localhost vsftpd]# vi user_list




####################################

创建一个在windows系统中，快速登录的脚本：
1.创建一个文件名为“ftp.bat”的文件
2.脚本内容如下：
@echo on
cd C:\Windows\system32
ftp.exe 192.168.56.101

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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")

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Cheers Li 软件测试博客 817

linux建立ftp suse_在SUSE Linux下安装配置VSFTP

下面简单介绍下在SUSE Linux下安装配置VSFTP及使用方法。一，准备条件VSFTPD默认配置中需要“nobody”用户。在系统中添加此用户，如果用户已经存在，useradd命令有相应提示。[root@hpe45 root]# useradd nobodyuseradd: user nobody existsVSFTPD默认配置中需要“/usr/share/empty”目录。在系统中此目录，...

weixin_39581972的博客 203

linux vsftp root用户目录,Linux下vsftp的重新安装和配置虚拟用户

Linux下vsftp的重新安装和配置虚拟用户重新安装和配置虚拟用户以下都是在root用户下进行的#tar zxvf vsftpd-2.0.5.tar.gz --解压#cd vsftpd-2.0.5.tar.gz --解压后进入vsftpd-2.0.5.tar.gz目录# mkdir /usr/share/empty/ --VSFTPD默认设置需要一个空目录：/usr/share/empty# m...

weixin_35798040的博客 461

ftp详细配置linux,Linux安装配置vsftp搭建FTP的详细配置

vsftp是very secure ftp的缩写，它最初的发展理念就是构建一个安全的ftp服务。现在它确实是一个非常安全稳定的ftp服务软件，广泛用作在Unix/Linux操作系统中，作为文件服务器使用。安装vsftp这里演示使用yum安装，该软件非常的小，总大小不到1M。# yum install vsftpd通过systemctl来开启vsftp# systemctl start vsftpd...

weixin_39531229的博客 166
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水滴男孩
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