Access-Control-Allow-Origin跨域请求

计算机网络(五)什么是跨域问题(CORS)(Access-Control-Allow-Origin)(Access-Control-Allow-Credentials) 跨域是指浏览器在请求不同源(协议、域名或端口)的资源时遇到的限制,这是浏览器的内置安全机制。跨域问题通常发生在需要访问多个后端服务的场景中。为解决这一问题,W3C制定了CORS(跨源资源共享)协议,允许服务端通过特定的响应头字段(如Access-Control-Allow-Origin)来放行特定来源的请求。 CORS协议区分简单请求和非简单请求,简单请求自动携带Origin字段,非简单请求则先发送OPTIONS预检请求。服务端需正确设置Access-Control-Allow-Methods和Access 阅读详情
     传统的跨域请求没有好的解决方案,无非就是jsonp和iframe,随着跨域请求的应用越来越多,W3C提供了跨域请求的标准方案(Cross-Origin Resource Sharing)。IE8、Firefox 3.5 及其以后的版本、Chrome浏览器、Safari 4 等已经实现了 Cross-Origin Resource Sharing 规范,实现了跨域请求。

在服务器响应客户端的时候,带上Access-Control-Allow-Origin头信息。

如果设置 Access-Control-Allow-Origin:*,则允许所有域名的脚本访问该资源。
Access-Control-Allow-Origin:http://www.phpddt.com.com,允许特定的域名访问。

如PHP添加响应头信息:

header(“Access-Control-Allow-Origin: *”);

Cross-Origin Resource Sharing协议介绍
传统的Ajax请求只能获取在同一个域名下面的资源,但是HTML5打破了这个限制,允许Ajax发起跨域的请求。浏览器是可以发起跨域请求的,比如你可以外链一个外域的图片或者脚本。但是Javascript脚本是不能获取这些资源的内容的,它只能被浏览器执行或渲染。

在Flash和Silverlight中,服务器需要创建一个crossdomain.xml的文件来允许跨域请求。如果这个文件声明“http://your.site”允许来自“http://my.site”的请求,则来自“http://my.site”的请求可以访问所有“http://your.site”的文件。这是一种整个站点层面上的控制模式,要么你允许一个外域的站点访问,要么拒绝。

COR不一样,它是页面层次的控制模式。每一个页面需要返回一个名为‘Access-Control-Allow-Origin’的HTTP头来允许外域的站点访问。你可以仅仅暴露有限的资源和有限的外域站点访问。在COR模式中,访问控制的职责可以放到页面开发者的手中,而不是服务器管理员。当然页面开发者需要写专门的处理代码来允许被外域访问。

另外一个主要的区别是,某个站点的crossdomain.xml文件是最早被浏览器获取并分析的。如果一个外域的站点不允许被访问,浏览器压根就不会发出跨域请求。

COR则相反,Javascript先发出跨域请求,然后检查回复的‘Access-Control-Allow-Origin’头。如果这个头允许该外域访问,则Javascript可以读取这个回复,否则就被禁止访问。如果请求不是一个简单的COR,则向外域服务器发送预检验请求,如果回复的头部允许访问,则发送跨域请求,否则禁止。

COR的实现标准就是CORS协议。

对于浏览器来说,COR请求都是Javascript发起的,COR请求有两种:

1、简单的COR请求,它可以直接向外域资源发起请求。它必须仅仅包含简单的方法和头,具体定义看[2] 6.1。

2、如果COR包含复杂的方法和头,它需要发出预检验(Preflight)请求,它先向资源服务器发出一个OPTIONS方法、包含“Origin”头的请求。该回复可以控制COR请求的方法,HTTP头以及验证等信息。只有该请求获得允许以后,才会发起真实的外域请求。

下面是一个简单的COR请求:

var client = new XMLHttpRequest(); client.open("GET", "http://bar.org/b") client.onreadystatechange = function() { /* do something */ } client.send()

假设这个请求所在页面的域是“http://foo.org”。 如果来自“http://bar.org/b”的回复包含这样的头:

Access-Control-Allow-Origin: http://foo.org

则表明,它允许来自“http://foo.org”的跨域请求。

下面的Javascript会发出预检验请求和真实请求:

var client = new XMLHttpRequest(); client.open("GET", "http://bar.org/b") client.setRequestHeader('Content-Type','text/html') client.onreadystatechange = function() { /* do something */ } client.send()

由于“Content-type: text/html”不是一个简单的头,它会先向”http://bar.org/b“发出一个OPTIONS的HTTP请求。 回复可能包含这样的头:

Access-Control-Allow-Origin: http://foo.org

Access-Control-Max-Age: 3628800

Access-Control-Allow-Methods: GET,PUT, DELETE

Access-Control-Allow-Headers: content-type

“Access-Control-Allow-Origin”表明它允许”http://foo.org“发起跨域请求

“Access-Control-Max-Age”表明在3628800秒内,不需要再发送预检验请求,可以缓存该结果

“Access-Control-Allow-Methods”表明它允许GET、PUT、DELETE的外域请求

“Access-Control-Allow-Headers”表明它允许跨域请求包含content-type头

如果预检验请求获得通过,接下来Javascript就会发起真实的COR请求,过程跟简单的COR请求类似。

CORS协议的实现

现在HTML5的标准如火如荼的在制定和发展中,CORS作为HTML5的一部分,在大部分现代浏览器中有所支持,支持(部分支持)CORS协议的浏览器有IE8+, Firefox5+, Chrome12+, Safari4+

服务端实现

Thinktecture.IdentityModel 这个库已经为我们的WebAPI,MVC的项目做好了支持,具体参看[6]。

参考资料:

[1] http://code.google.com/p/html5security/wiki/CrossOriginRequestSecurity

[2] http://www.w3.org/TR/cors/

[3]Cross-origin_resource_sharing

[4]跨域资源共享(Cross-Origin Resource Sharing)实现Ajax跨域请求

[5]http://restfulobjects.codeplex.com/wikipage?title=Cross%20Origin%20Resource%20Sharing&referringTitle=Documentation

[6]CORS support in WebAPI, MVC and IIS with Thinktecture.IdentityModel

ajax 设置Access-Control-Allow-Origin实现跨域访问 ajax跨域访问是一个老问题了,解决方法很多,比较常用的是JSONP方法,JSONP方法是一种非官方方法,而且这种方法只支持GET方式,不如POST方式安全。 即使使用jquery的jsonp方法,type设为POST,也会自动变为GET。如果跨域使用POST方式,可以使用创建一个隐藏的iframe来实现,与ajax上传图片原理一样,但这样会比较麻烦。因此,通过设置Access-Control-Allow-Origin来实现跨域访问比较简单。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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whackw
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