iptables详解(14):iptables小结之常用套路

本文总结了IPTABLES配置的五个关键点:规则顺序至关重要,多个匹配条件间默认为“与”关系,优化规则放置以减少无效匹配,作为防火墙时需考虑双向过滤,以及设置白名单时避免将默认策略设为DROP。了解并运用这些技巧,能有效提升IPTABLES的使用效率和安全性。

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不知不觉,已经总结了13篇IPTABLES文章,这些文章中有一些需要注意的地方。

此处,我们对前文中的一些注意点进行总结,我们可以理解为对"常用套路"的总结。

记住这些套路,能让我们事半功倍。

阅读这篇文章之前,请确定你已经阅读了之前的文章,否则你有可能会不理解为什么要这样做。

iptables详解(14):iptables小结之常用套路

1、规则的顺序非常重要。

如果报文已经被前面的规则匹配到,IPTABLES则会对报文执行对应的动作,通常是ACCEPT或者REJECT,报文被放行或拒绝以后,即使后面的规则也能匹配到刚才放行或拒绝的报文,也没有机会再对报文执行相应的动作了(前面规则的动作为LOG时除外),所以,针对相同服务的规则,更严格的规则应该放在前面。

 

2、当规则中有多个匹配条件时,条件之间默认存在"与"的关系。

如果一条规则中包含了多个匹配条件,那么报文必须同时满足这个规则中的所有匹配条件,报文才能被这条规则匹配到。

 

3、在不考虑1的情况下,应该将更容易被匹配到的规则放置在前面。

比如,你写了两条规则,一条针对sshd服务,一条针对web服务。

假设,一天之内,有20000个请求访问web服务,有200个请求访问sshd服务,

那么,应该将针对web服务的规则放在前面,针对sshd的规则放在后面,因为访问web服务的请求频率更高。

如果将sshd的规则放在前面,当报文是访问web服务时,sshd的规则也要白白的验证一遍,由于访问web服务的频率更高,白白耗费的资源就更多。

如果web服务的规则放在前面,由于访问web服务的频率更高,所以无用功会比较少。

换句话说就是,在没有顺序要求的情况下,不同类别的规则,被匹配次数多的、匹配频率高的规则应该放在前面。

 

4、当IPTABLES所在主机作为网络防火 墙时,在配置规则时,应着重考虑方向性,双向都要考虑,从外到内,从内到外。

 

5、在配置IPTABLES白名单时,往往会将链的默认策略设置为ACCEPT,通过在链的最后设置REJECT规则实现白名单机制,而不是将链的默认策略设置为DROP,如果将链的默认策略设置为DROP,当链中的规则被清空时,管理员的请求也将会被DROP掉。

 

好了,套路就总结到这里,希望能够对你有所帮助。

 

转自:http://www.zsythink.net/archives/1869

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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