AdGuard Home 中解决特定网站被误拦截的技术方案
2025-05-06 07:11:08作者:余洋婵Anita
问题背景
在使用AdGuard Home作为DNS过滤解决方案时,用户可能会遇到某些合法网站被误拦截的情况。本文以俄罗斯知名资源站rutracker.org为例,详细介绍如何诊断和解决这类问题。
问题诊断方法
当发现特定网站无法访问时,首先需要确认是否是AdGuard Home导致的拦截。可以通过以下步骤进行诊断:
- 临时禁用AdGuard Home服务
- 尝试访问目标网站
- 如果网站可以正常访问,则基本确认是AdGuard Home的拦截行为
解决方案
方法一:添加网站到白名单
最直接的解决方案是将被误拦截的域名添加到AdGuard Home的白名单中:
- 登录AdGuard Home管理界面
- 导航至"过滤器"→"自定义过滤规则"
- 添加以下规则之一:
@@||rutracker.org^$important(完全放行该域名及其子域名)@@||rutracker.org^(放行主域名)
方法二:检查并调整过滤列表
如果问题不是由自定义规则引起,可能是订阅的过滤列表导致的:
- 检查"过滤器"→"DNS阻止列表"中启用的列表
- 临时禁用可疑的过滤列表进行测试
- 找到包含误拦截规则的列表后,可以:
- 永久禁用该列表
- 或在该列表中添加例外规则
技术原理
AdGuard Home通过DNS层面的过滤规则实现广告和追踪功能的拦截。规则语法中:
||表示匹配域名及其所有子域名^表示URL地址结束$important标记表示该规则优先级最高@@前缀表示放行规则(白名单)
最佳实践建议
- 精确放行:尽量使用具体的放行规则,避免使用过于宽泛的通配符
- 规则测试:添加规则后,使用
nslookup或dig命令测试DNS解析是否正常 - 定期审查:定期检查过滤日志,确保没有其他重要网站被误拦截
- 多层防护:对于关键服务,可以考虑在客户端和路由器层面都添加放行规则
进阶技巧
对于高级用户,还可以:
- 使用重写功能将域名指向特定IP
- 为特定客户端设备设置不同的过滤策略
- 结合AdGuard Home的查询日志分析拦截原因
通过以上方法,用户可以灵活控制AdGuard Home的过滤行为,在保持广告拦截功能的同时确保所需网站的可用性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
669
155
Ascend Extension for PyTorch
Python
219
236
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
308
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.81 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
653
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
878