< OS 有关 > Ubuntu 实践:iptables-persistent 和 ufw 因都会管理 iptables 规则,会软件冲突,使用 ufw 来管理路由配置方法

原因:

如标题,iptables-persistent 和 ufw 只能有一个。 usw 主机在公网上直连,安全最重要。保留 ufw后, openxxv的路由就有问题。
如果使用 iptables 设置规则转发,因为没有 iptables-persistent 来保存规则 ,重起后配置丢失,OpenXXN 连接的主机,不能访问外网。

需要再次添加 ip 转发规则:


sudo iptables -A FORWARD -i tun0 -o eth0 -j ACCEPT
sudo iptables -A FORWARD -i eth0 -o tun0 -m state --state RELATED,ESTABLISHED -j ACCEPT

环境:

Mermaid 代码见:附1

US 主机是直接到公网,主机要有防火墙来屏蔽有危险访问。

US主机(主要)网口信息如下:

  • 主网口:eth0 公网 IP
  • OpenxxN:tun0 网段 10.9.0.0/24
  • tailscale:tailscale0 网段 100.0.0.90/32
  • docker:docker0 网段 172.17.0.1/16

在公网服务器上正确配置 UFW 防火墙的步骤

1. 安装 ufw

apt update
apt install ufw

2. 开放必要端口

ufw allow ssh
ufw default deny incoming    # 默认拒绝所有入站连接
ufw default allow outgoing   # 默认允许所有出站连接
ufw allow https      # 允许连接 443端口
ufw allow 1194/udp   # 允许连接 OpenXXN

3. 配置转发规则

1) 修改默认转发策略为允许

sed -i 's/DEFAULT_FORWARD_POLICY="DROP"/DEFAULT_FORWARD_POLICY="ACCEPT"/g' /etc/default/ufw

2) 编辑 /etc/ufw/before.rules 配置 NAT 规则

*nat
:POSTROUTING ACCEPT [0:0]
-A POSTROUTING -s 10.9.0.0/24 -o eth0 -j MASQUERADE
COMMIT

一定要在开头添加, 这是的 IP 是 OpenXXN 的网段

4. 开启 IP 转发

echo 1 > /proc/sys/net/ipv4/ip_forward

5. 启用防火墙 ufw

ufw enable

6. 测试

# 查看防火墙状态
ufw status verbose

# 查看 NAT 规则
iptables -t nat -L

# 检查转发策略
grep FORWARD /etc/default/ufw

总结:

UFW (Uncomplicated Firewall) 是一款在 Linux 系统上广泛使用的简单易用的防火墙工具。防火墙作为保护服务器的第一道防线,能够有效地阻止未经授权的访问和潜在的网络攻击。正确配置 UFW 防火墙,以提高服务器的安全性。请记住,根据您的实际需求,开放必要的端口和服务,并定期检查防火墙配置,以确保服务器始终处于安全状态。

注意事项

  • 在配置防火墙时,请务必谨慎操作,避免因配置错误导致无法登录服务器。
  • 建议定期更新 UFW 和其他安全软件,以获取最新的安全补丁。
  • 除了 UFW,如 Fail2ban,来进一步提高服务器的安全性。

附件:

附1:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Network Topology</title>
    <!-- 从 CDN 加载 Mermaid -->
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mermaid/10.6.1/mermaid.min.js"></script>
</head>
<body>
    <div class="mermaid">
        graph LR
            Client[OpenXXN 客户端]
            XXN[OpenXXN 服务器\n10.9.0.0/24]
            Docker[Docker 网络\n172.17.0.0/16]
            Internet[互联网\n8.8.8.9/24]
            WG[Tailscale 私有网络\n100.0.0.90/10]
            
            Client -->|XXN 隧道| XXN
            XXN -->|NAT| Internet
            
            Tailscale网络客户端 -->|WG 隧道| Internet
            Docker -->|NAT| Internet

            Internet -->|WG 隧道| WG

            subgraph US主机
                XXN
                Docker
                Tailscale网络客户端
                        
            end

            style US主机 fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    </div>

    <script>
        mermaid.initialize({
            startOnLoad: true,
            theme: 'default',
            themeCSS: '.node rect { fill: #fff; }',
            flowchart: {
                curve: 'basis'
            }
        });
    </script>
</body>
</html>

内容概要:本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络(DBN)和径向基函数神经网络(RBF)的结合,设计出一种高效的回归预测模型,以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取,RBF用于快速回归,两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员,尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:①解决高维数据的特征提取难题,提升非线性回归的拟合精度;②通过无监督学习与快速训练能力的结合,提高模型的预测精度和泛化能力;③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域,提供高效的回归预测工具;④通过实时数据流处理和GPU加速推理,确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明:此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现,还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术,项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能,确保了系统的高可用性和易用性。
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