博客
关于我
强烈建议你试试无所不能的chatGPT,快点击我
华为HCIA-datacom 学习笔记10——ACL原理与配置
阅读量:1956 次
发布时间:2019-04-27

本文共 894 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

华为HCIA-datacom 学习笔记10——ACL原理与配置


ACL原理与配置

1、技术背景

需要一个工具,实现流量过滤


2、ACL概述

由一系列permit或deny语句组成的有顺序的规则的集合,ACL可以通过匹配IP数据包中的源IP地址、目的IP地址、协议类型、源目的端口等;还可以匹配路由条目


3、ACL的组成

编号、规则、规则编号、动作、匹配项

3.1 匹配项

二层以太网帧头信息(源目的MAC地址、以太帧协议类型)、三层报文信息(源目的IP地址、协议类型)、四层报文信息(TCP/UDP端口)

3.2 步长

两条规则编号之间的差值,默认为5

3.3通配符

当对IP地址进行匹配时,后面跟着32位反网络掩码,0表示匹配,1表示不关心,当通配符全为0来匹配时,表示精确匹配到某个IP地址,当通配符全为1来匹配时,表示匹配了所有IP地址


4、ACL的分类

4.1 基本ACL(2000-2999)

仅使用报文的源IP地址、分片信息和生效时间段信息来定义规则

4.2 高级ACL(3000-3999)

可使用源目的IP地址、IP协议类型、ICMP类型、TCP源目的端口号、UDP源目的端口号、生效时间段来定义规则

4.3 二层ACL(4000-4999)

使用源目的MAC地址、二层协议类型

4.4 用户自定义ACL(5000-5999)

使用报文头、偏移位置、字符串掩码和用户自定义字符串来定义规则

4.5 用户ACL(6000-6999)

既可使用源IP地址或源UCL组,也可使用目的IP地址或目的UCL组、IP协议类型、ICMP协议类型、TCP源目的端口、UDP源目的端口来定义规则


5、匹配流程

5.1 查询是否配置ACL

否 返回匹配结果为不匹配
是 查看是否与规则匹配
否 返回匹配结果为不匹配
是 停止匹配并返回匹配结果为匹配

5.2 入站(inbound)及出站(Outbound)方向

根据ip数据包去与回时的源目的IP地址,选择在入站或出站应用ACL


整理: 毛尚杰、陈诺、江泽明、梁文婷

排版: 何颖连
审核: 蔡宗唐
在这里插入图片描述


点击下方“正月十六工作室”查看更多学习资源

转载地址:http://wkfsf.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
pytorch训练cifar10数据集查看各个种类图片的准确率
查看>>
Python鼠标点击图片,获取点击点的像素坐标
查看>>
路径规划(一) —— 环境描述(Grid Map & Feature Map) & 全局路径规划(最优路径规划(Dijkstra&A*star) & 概率路径规划(PRM&RRT))
查看>>
神经网络调参实战(四)—— 加深网络层次 & 批归一化 batch normalization
查看>>
数据挖掘与数据分析(三)—— 探索性数据分析EDA(多因子与复合分析) & 可视化(1)—— 假设检验(μ&卡方检验&方差检验(F检验))&相关系数(皮尔逊&斯皮尔曼)
查看>>
RRT算法(快速拓展随机树)的Python实现
查看>>
路径规划(二) —— 轨迹优化(样条法) & 局部规划(人工势能场法) & 智能路径规划(生物启发(蚁群&RVO) & 强化学习)
查看>>
D*算法
查看>>
强化学习(四) —— Actor-Critic演员评论家 & code
查看>>
RESTful API
查看>>
优化算法(四)——粒子群优化算法(PSO)
查看>>
数据挖掘与数据分析(三)—— 探索性数据分析EDA(多因子与复合分析) & 可视化(2)——回归分析(最小二乘法&决定系数&残差不相关)&主成分分析&奇异值分解
查看>>
数据在Oracle中的存储
查看>>
优化算法(五)—人工蜂群算法Artificial Bee Colony Algorithm(ABC)
查看>>
轨迹规划 trajectory planning
查看>>
AGV自动导引运输车
查看>>
Trie树(字典树)
查看>>
COMP7404 Machine Learing——Logistic Regression
查看>>
COMP7404 Machine Learing——Regularization(参数C)
查看>>
COMP7404 Machine Learing——KNN
查看>>