Fail2ban中nftables与iptables防火墙规则差异解析
2025-05-16 20:46:29作者:牧宁李
在Linux服务器安全防护领域,Fail2ban作为一款经典的入侵防御工具,其与系统防火墙的交互机制值得深入探讨。本文将通过一个典型案例,剖析Fail2ban在不同防火墙后端下的工作表现差异。
现象观察
管理员在Ubuntu 22.04系统上部署Fail2ban 0.11.2后,发现SSH防护模块显示已封禁大量IP(超过14000个),但在iptables规则中却找不到预期的f2b-sshd链。这种看似矛盾的现象其实揭示了防火墙后端的配置差异。
技术原理
Fail2ban支持多种防火墙后端,主要包括:
-
传统iptables:
- 自动创建f2b-链
- 在INPUT链中插入跳转规则
- 每个封禁IP生成独立规则
-
现代nftables:
- 使用集合(Set)存储封禁IP
- 创建完整表结构(inet f2b-table)
- 通过一条规则引用整个IP集合
问题诊断
通过关键命令分析可确定真实后端:
fail2ban-client -d | grep -E 'sshd.*action'
输出显示实际使用的是nftables-multiport动作,这解释了为何iptables中无对应规则。
解决方案
对于使用nftables后端的系统,应检查nft规则集:
nft list ruleset
预期可见以下结构:
- inet f2b-table表
- f2b-chain链
- addr-set-sshd集合(包含所有被封禁IP)
最佳实践建议
-
混合环境注意:当系统同时启用iptables和nftables时,需明确Fail2ban配置的banaction参数
-
性能优化:
- nftables的集合特性更适合大规模封禁
- 避免使用永久封禁(bantime=-1),建议设置递增封禁时间
-
配置规范:
- 避免直接修改jail.conf,应使用jail.local覆盖配置
- 对于Docker环境需特别设置chain参数
深度解析
nftables相比iptables的优势在该案例中充分体现:
- 存储效率:万级封禁IP仅需一个集合条目
- 查询性能:哈希查找比线性遍历更高效
- 原子操作:IP增删不影响现有流量处理
理解这种底层机制差异,有助于管理员更准确地监控Fail2ban的运行状态,避免因工具认知偏差导致的安全盲区。对于从传统iptables迁移到nftables的环境,这一认知尤为重要。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C033
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
427
3.28 K
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++
689
343
Ascend Extension for PyTorch
Python
235
267
暂无简介
Dart
686
161
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
56
33
🔥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
65
19
🎉 (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
1.22 K
669