24、网络防火墙配置与 IP 流量统计全解析

网络防火墙配置与 IP 流量统计全解析

防火墙测试与配置

在网络安全领域,防火墙配置的正确性至关重要。为确保防火墙按预期工作,需要进行一系列测试。以下是测试防火墙的步骤:
1. 定义测试命令 :指定测试所需的源地址、目的地址、协议和接口等参数,其他如端口号或 TOS 位设置为可选参数。
2. 执行测试命令并记录输出 :每个测试的输出是一个单词,指示数据报通过防火墙配置后的最终目标,即处理结束的位置。对于 ipchains 和 iptables,除了内置链,还会测试用户指定的链。
3. 比较测试输出与预期结果 :若有差异,需分析规则集以找出错误。若将测试命令写入脚本文件,可在修正防火墙配置错误后轻松重新运行测试。建议完全刷新规则集并重新构建,而非动态更改,以确保测试的活动配置反映配置脚本中的命令集。

以下是使用 ipchains 进行手动测试的示例:
假设本地网络为 172.16.1.0,子网掩码为 255.255.255.0,允许 TCP 连接到外部 Web 服务器,其他流量禁止通过转发链。

# 测试应允许的连接
# ipchains -C forward -p tcp -s 172.16.1.0 1025 -d 44.136.8.2 80 -i eth0
accepted
# 测试源地址不属于本地网络的连接
# ipchains -C forward -p tcp -s 172.16.2.0 1025 -d 44.136.8.2 80 -i eth0
denied
# 
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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