Fail2Ban中SSHD过滤器在Arch Linux上的适配问题解析
2025-05-15 22:58:56作者:幸俭卉
问题背景
在最新版本的Arch Linux系统中,系统日志中SSH守护进程的标识名称发生了变化,从传统的sshd变更为sshd-session。这一变更导致Fail2Ban的默认SSHD过滤器无法正确识别相关日志条目,进而无法对恶意SSH登录尝试进行有效的IP限制。
技术分析
Fail2Ban通过正则表达式匹配系统日志中的特定模式来识别异常行为。在默认配置中,SSHD过滤器的_daemon参数被设置为sshd,这意味着它只会匹配日志中以sshd开头的条目。当系统日志中的进程名称变为sshd-session时,这种严格的匹配规则就会失效。
通过fail2ban-regex工具的测试输出可以看到,日志条目中的进程标识现在出现在内容部分而非消息ID部分:
{'mlfid': ' host ', 'content': 'sshd-session[1234567]: Invalid user nono from 1.2.3.4 port 12345'}
解决方案
临时解决方法
最简单的解决方案是直接修改/etc/fail2ban/filter.d/sshd.conf文件,将_daemon参数更新为新的进程名称:
_daemon = sshd-session
更优的兼容性方案
考虑到系统可能存在混合使用新旧进程名称的情况,更完善的解决方案是使用正则表达式同时匹配两种格式:
_daemon = sshd(?:-session)?
这个正则表达式中的(?:-session)?表示可选的-session后缀,能够同时匹配sshd和sshd-session两种格式,确保无论系统使用哪种命名方式,Fail2Ban都能正常工作。
系统影响
这一问题主要影响使用最新版本Arch Linux系统的用户。其他Linux发行版通常仍使用传统的sshd进程名称,因此不受此问题影响。Fail2Ban开发团队已经在后续版本中合并了对此变更的支持。
最佳实践建议
- 定期检查Fail2Ban日志,确认其是否正常工作
- 在进行系统重大更新后,验证安全工具的功能是否受到影响
- 考虑使用更灵活的正则表达式而非固定字符串来匹配系统日志
- 关注Fail2Ban的更新,及时获取官方对系统变更的适配
通过以上分析和解决方案,用户可以确保Fail2Ban在Arch Linux系统上继续有效地保护SSH服务免受异常登录尝试。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
182
196
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++
648
265
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
274
94
暂无简介
Dart
623
140
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
380
3.41 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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