火墙服务

本文深入探讨了Firewalld和iptables这两种防火墙管理程序的区别与应用,详细讲解了通过命令行和图形界面配置Firewalld的方法,以及iptables的高级用法,包括策略添加、地址转换等关键操作。

firewalld

firewall和iptables都是对火墙进行管理的程序,只是管理程序,并不是火墙,两个只能有一个运行,首先看firewall的实验,所以先

systemctl stop iptables.service  ##关闭iptables
systemctl disable iptables.service ##禁止启动
systemctl mask iptables.service  ##锁定

firewall的修改可以通过图形方式和命令方式,firewall-config可以打开图形界面进行修改,命令行使用firewall-cmd来添加。(前提是下载了firewall-config的软件)在这里插入图片描述但是两个修改后都会以文件的形式体现/etc/firewalld/zones/中,体现的文件以.xml文件形式除了.xml文件也可能还会有一个.xml.old的文件,这个是老的修改策略。在这里插入图片描述
在这里插入图片描述除了修改策略,还有firewall可以进行添加的服务名称的修改,服务名称的修改实际上是对/usr/lib/firewalld/services/里文件名的修改。在这里插入图片描述

firewall-cmd --state    ##状态
firewall-cmd --get-active-zones   ##显示正在使用的域与网卡名称
firewall-cmd --get-default-zone   ##查询默认区域名称
firewall-cmd --get-zones ##显示可用区域
firewall-cmd --zone=public --list-all 
firewall-cmd --zone=block --list-all 
firewall-cmd --get-services ##显示预先定义的服务
firewall-cmd --list-all-zones 
firewall-cmd --set-default-zone=public 
firewall-cmd --set-default-zone=block 

火墙服务其实就是三张表来控制火墙的信息。

filter表内容
input输入
output输出
forward经过内核
filter表内容
nat表内容
input输入
output输出
prerouting路由前
postrouting路由后
mangle表(备用表)内容
input输入
output输出
prerouting路由前
forward经过内核
postrouting路由后

火墙高级策略

firewall-cmd --direct --add-rule ##添加策略
firewall-cmd --direct --remove-rule ##删除策略
 后面加  ipv4 filter INPUT 1 -s ip号 -p tcp --dport 80 -j REJECT/ACCEPT ##网络  表名 在表的哪条路进行 表的第几条 -s指定主机 指定端口 -j 允许或拒绝

目的地地址转换
本机ip为172.25.72.11和172.25.254.66双网卡,火墙上加入
打开masquerade服务

firewall-cmd --add-masquerade
firewall-cmd --add-forward-port=port=22:proto=tcp:toport=22:toaddr=172.25.20.10
##将22端口转换为172.25.20.10的22端口
在其他机器上连接66,自动跳转到10的机器上。

在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述
源地址转换
打开masquerade服务,源地址转换自动打开。

iptables

更适合企业使用

iptables -nL  ##查看表的内容
iptables -F   ##清空表
如果光清空不保存,重启的时和内容会重新加载。
service iptables save  ##保存表
iptables -A INPUT -p tcp --dport 22 -j ACCEPT                     ##-A 添加 -p 协议 --dport 端口 -j 动作
iptables -nL                                                      ## -n 不解析  -nL 不解析显示
iptables -A INPUT -s ip -p tcp --dport 22 -j ACCEPT    ##-s 目标ip地址
iptables -A INPUT -s ip -p tcp --dport 80 -j REJECT
iptables -D INPUT -p tcp --dport 22 -j ACCEPT                     ##-D 删除
iptables -I INPUT 2 -p tcp --dport 22 -j DROP                     ##-I 插入 (插入到哪个链第几条)
iptables -R INPUT 2 -p tcp --dport 22 -j ACCEPT                   ##-R 修改target的状态
iptables -N haha                                                  ##-N 建立新链
iptables -E haha aa                                               ##-E 修改链的名称
iptables -X aa                                                    ##-X 删除链
iptables -P INPUT DROP                                            ##-P 改policy的状态

主机ip
172.25.254.20
双网卡机器
eth0=172.25.254.102
eth1=172.25.20.1
单网卡机器
eth0=172.25.20.10
源地址转换
将主机地址转换到eht1地址

iptables -t nat -A POSTROUTING -o eth1 -j SNAT --to-source 172.25.20.1  ##-t 指定表 -A POSTROUTING 在路由之后转换 -o eth1 从eht1网卡进入 --to-source 172.25.20.1  从这个地址出

使用172.25.254网段ping172.25.20网段时都可以连接

目的地地址转换

iptables -t nat -A PREROUTING -i eth0 -j DNAT --to-dest 172.25.20.10 ## -i 从eth0网卡进入 --to-dest 172.25.20.10 转向目的地ip地址

ssh eth0时将自动转到172.25.20.10 这个ip 并且使用w -i时看到的连接的人是172.25.20.1

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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