spring securit（五）

最新推荐文章于 2024-11-18 19:57:54 发布
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本文介绍如何使用 SpringSecurity 在自定义页面上实现基于角色的访问控制，确保只有具备特定角色的用户才能查看受保护的信息。

自定义页面，开发中有些页面对于不同权限的用户展示不一样的内容，有些被保护的信息不想让权限不够的用户看到，spring security也可以实现。

 <sec:authorize access="hasAnyRole('ROLE_USER', 'ROLE_ADMIN')">
//被保护的信息
 </sec:authorize>


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spring security原理和机制 | Spring Boot 35
学Java，找哪吒
06-25 5万+
一、SpringSecurity 框架简介 Spring 是非常流行和成功的 Java 应用开发框架，Spring Security 正是 Spring 家族中的 成员。Spring Security 基于 Spring 框架，提供了一套 Web 应用安全性的完整解决方 案。 正如你可能知道的关于安全方面的两个主要区域是“认证”和“授权”（或者访问控 制），一般来说，Web 应用的安全性包括用户认证（Authentication）和用户授权 （Authorization）两个部分，这两点也是 Spring
SpringBoot整合SpringSecurit（二）通过token进行访问
我是混IT圈的
06-08 603
3、修改登录方法，后端获取到账号、密码后，根据账号，查询到用户信息，在校验密码，如果密码成功，就生成token，并且把token放在内存或者redis中就完成了。里面，使用的session的方式进行保存用户信息的，这一篇文章就是使用token的方式。1、新建过滤器，将通过token查询到的用户信息存入到security中。2、修改security的配置。4.2、通过token查询信息。在其上进行的改造，可以先看。,再看这个就比较好了。4.1、获取token。
SpringSecurit
m0_57560984的博客
09-02 195
概述： 在web应用开发中，安全无疑是十分重要的，选择Spring Security来保护web应用是一个非常好的选择。Spring Security 是Spring项目之中的一个安全模块，可以非常方便与Spring项目无缝集成。利用 Spring IoC/DI和AOP功能，为系统提供了声明式安全访问控制功能，减少了为系统安全而编写大量重复代码的工作。特别是SpringBoot项目中加入Spring Security更是十分简单。 核心功能： 认证：用户登录，系统授权访问 授权：当前用户有哪些资..
Spring Securit的详细使用（一）
daijianzhou的专栏
08-02 284
SpringSecurit提供了认证、授权和防范日常网络攻击的功能，也是Spring整个环境中重要的一环。Java程序与安全框架的组合一般有。
SpringSecurit实际操作（账号密码数据库）（二）
a1290320893的博客
12-02 1057
1、创建springboot项目，导入依赖； <!--导入spring-security依赖就默认进行配置，访问controller就会跳转到默认页面进行登录访问--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-security</artifactId> </dependency&
Spring Security 详解
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​ Spring Security 是 Spring家族中的一个安全管理框架。相比与另外一个安全框架Shiro，它提供了更丰富的功能，社区资源也比Shiro丰富。一般来说中大型的项目都是使用SpringSecurity来做安全框架。小项目有Shiro的比较多，因为相比与SpringSecurity，Shiro的上手更加的简单。​ 一般Web应用的需要进行认证和授权。​ 而认证和授权也是SpringSecurity作为安全框架的核心功能。视频地址：​ 我们先要搭建一个简单的SpringBoot工程① 设置父工
Spring Securit学习笔记之整合SSM
IT小浣熊的博客
03-22 270
文章目录Spring Securit学习笔记1. Spring Security+SSM环境整合1. 创建maven项目，配置pom.xml2. 创建Spring核心配置文件Spring-core.xml3. 创建数据源配置文件jdbc-data.properties4. 创建SpringMVC配置文件spring-mvc.xml5. 创建Spring Security配置文件spring-sec...
集成Spring Security详解
shiming8879的博客
10-19 1201
Spring Security是一个功能强大且高度可定制的身份验证和访问控制框架，它专注于为Java应用程序提供全面的安全解决方案。作为Spring项目的一部分，Spring Security继承了Spring框架的灵活性和可扩展性，能够轻松地集成到任何Spring应用程序中。Spring Security不仅提供了基本的身份验证和授权功能，还支持多种认证方式（如表单登录、HTTP Basic、Digest认证等）、细粒度的访问控制、会话管理、安全审计等高级功能。
Spring Security 核心组件
疯一样的码农
11-18 1628
Spring Security 是一个功能全面的安全框架，用于处理基于 Spring 应用程序的身份验证和授权。它提供了开箱即用的支持，采用行业标准的做法和机制来保护你的应用。无论你是开发简单的 Web 应用还是复杂的微服务架构，理解 Spring Security 的核心组件对于实施健壮的安全措施至关重要。本文将通过示例引导你了解 Spring Security 的核心组件。
Spring Securit权限管理
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yshop基于当前流行技术组合的前后端分离商城系统（SpringBoot2+MybatisPlus+SpringSecurit）
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yshop基于当前流行技术组合的前后端分离商城系统： SpringBoot2+MybatisPlus+SpringSecurity+jwt+redis+Vue的前后端分离的商城系统， 包含商城、拼团、砍价、商户管理、 秒杀、优惠券、积分、分销、会员、充值、多...
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
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perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
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# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
Source code for common plots in various languages_libraries_
09-05
Source code for common plots in various languages_libraries_ R (base, ggplot2, rCharts) Python (matplotlib, seaborn, ggplot, bokeh, vincent), MATLAB, and Julia (Gadfly).zip
操作系统实验代码.zip
最新发布
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操作系统实验代码.zip
机器学习（预测模型）：Foodpanda 的业务运营和客户行为数据集
09-05
Foodpanda 的全面记录，包含 6000 条精心整理的记录，涵盖了从客户人口统计信息到订单、支付、评价和配送细节的各个方面。它为数据分析师和研究人员提供了一个丰富的资源，可用于深入分析和洞察 Foodpanda 的业务运营和客户行为。 数据集内容客户人口统计信息：数据集详细记录了客户的年龄、性别、收入水平、地理位置等基本信息。这些信息有助于了解不同客户群体的特征，为精准营销和客户细分提供数据支持。 订单信息：每条记录都包含了订单的日期、时间、金额以及购买的商品或服务。通过分析这些数据，可以发现客户的购买习惯和偏好，例如哪些时间段是订单高峰期，哪些菜品最受欢迎。 支付信息：数据集中还包含了支付方式、支付状态和支付金额等信息。这些数据可以帮助分析不同支付方式的使用频率，以及支付成功率等关键指标。 评价信息：客户对订单、服务或产品的评分和评论也被记录在数据集中。这些评价数据对于情感分析和客户满意度研究至关重要，能够帮助 Foodpanda 了解客户的真实反馈，从而改进服务质量。 配送细节：数据集还详细记录了配送时间、配送地址和配送状态等信息。通过分析这些数据，可以优化配送路线和时间，提高客户满意度。 数据集的应用场景：客户行为分析：通过分析客户的购买习惯、偏好和评价，可以更好地了解客户需求，从而提供更个性化的服务。 客户流失预测：利用数据集中的客户行为和评价数据，可以构建模型预测哪些客户可能会流失，以便提前采取措施挽留。 客户细分：根据客户的人口统计信息和购买行为，可以将客户划分为不同的群体，为每个群体提供定制化的服务和营销策略。 销售趋势分析：通过分析订单数据，可以发现销售的增长或下降趋势，为业务决策提供依据。 情感洞察：通过分析客户的评价和评论，可以了解客户对产品或服务的情感倾向，及时发现潜在问题并加以改进。
spring securit oauth2
09-07
对于Spring Security OAuth2，我可以为您提供一些基本的信息。OAuth2是一个开放标准，用于授权第三方应用程序访问用户资源。Spring Security是一个功能强大的安全框架，可用于在Spring应用程序中实现身份验证和授权...
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