17 - 04 - 03 图解HTTP(38)


Set-Cookie  字段的属性:



(接上图)

expires属性 

Cookie的expires属性 指定浏览器可发送Cookie的有效期。当省略expires属性时,

其有效期仅限于维持浏览器会话(Session)时间段内。这通常限于浏览器应用程序被关闭之前。

另外,一旦 Cookie从服务器端发送至客户端,服务器端就不存在可以显式删除Cookie的方法。

但可通过覆盖已过期的Cookie,实现对客户端Cookie的实质性删除操作。


path属性:

Cookie的 path属性可用于限制指定 Cookie的发送范围的文件目录。不过另有办法可避开这项限制,

看来对其作为安全机制的效果不能抱有期待。


domain属性:

通过 Cookie的domain属性指定的域名可做到与结尾匹配一致。

比如,当指定 example.com后,除example.com以外,www.example.com/www2.example.com等都可以发送 Cookie 。

因此,除了针对具体指定的多个域名发送 Cookie之外,不指定domain属性显得更安全。


secure属性 :

 Cookie的secure属性用于限制Web页面仅在 HTTPS安全连接时,才可以发送Cookie 。发送 Cookie时,

指定 secure属性的方法如下所示。

ex :  Set-Cookie: name=value; secure

以上例子仅当在 https://www.example.com/ (HTTPS)安全连接的情况下才会进行 Cookie  的回收。

也就是说,即使域名相同, http://www.example.com/ (HTTP)也不会发生 Cookie回收行为。

当省略secure属性时,不论HTTP还是HTTPS都会对Cookie  进行回收。


HttpOnly属性:

Cookie的HttpOnly属性是Cookie的扩展功能,它使JavaScript脚本无法获得Cookie。

其主要目的为防止跨站脚本攻击(Cross-site scripting,XSS)对Cookie的信息窃取。

发送指定 HttpOnly属性的Cookie的方法如下所示。

ex: Set-Cookie: name=value; HttpOnly


通过上述设置,通常从Web页面内还可以对Cookie进行读取操作。

但使用 JavaScript  的 document.cookie就无法读取附加 HttpOnly属性后的Cookie的内容了。

因此,也就无法在 XSS  中利用 JavaScript劫持Cookie了。虽然是独立的扩展功能,

但 Internet Explorer 6 SP1以上版本等当下的主流浏览器都已经支持该扩展了。

另外顺带一提,该扩展并非是为了防止 XSS  而开发的。


标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值