Acegi简介

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在Acegi安全系统中,需要被认证的用户,系统或代理称为"Principal"。Acegi安全系统和其他的安全系统不同,它并没有角色和用户组的概念。

Acegi系统设计

关键组件
Acegi安全系统包含以下七个关键的功能组件:
1 Authentication对象,包含了Principal,Credential和Principal的授权信息。同时还可以包含关于发起认证请求的客户的其他信息,如IP地址。
2 ContextHolder对象,使用ThreadLocal储存Authentication对象的地方。
3 AuthenticationManager,用于认证ContextHolder中的Authentication对象。
4 AccessDecissionManager,用于授权一个特定的操作。
5 RunAsManager,当执行特定的操作时,用于选择性地替换Authentication对象。
6 Secure Object拦截器,用于协调AuthenticationManager,AccessDecissionManager,RunAsManager和特定操作的执行。
7 ObjectDefinitionSource,包含了特定操作的授权定义。
这七个关键的功能组件的关系如下图所示(图中灰色部分是关键组件):
安全管理对象
Acegi安全系统目前支持两类安全管理对象。
第一类的安全管理对象管理AOP Alliance的MethodInvocation,开发人员可以用它来保护Spring容器中的业务对象。为了使Spring管理的Bean可以作为MethodInvocation来使用,Bean可以通过ProxyFactoryBean和BeanNameAutoProxyCreator来管理,就像在Spring的事务管理一样使用。
第二类是FilterInvocation。它用过滤器(Filter)来创建,并简单地包装了HTTP的ServletRequest,ServletResponse和FilterChain。FilterInvocation可以用来保护HTTP资源。通常,开发人员并不需要了解它的工作机制,因为他们只需要将Filter加入web.xml,Acegi安全系统就可以工作了。
安全配置参数
每个安全管理对象都可以描述数量不限的各种安全认证请求。例如,MethodInvocation对象可以描述带有任意参数的任意方法的调用,而FilterInvocation可以描述任意的HTTP URL。
Acegi安全系统需要记录应用于每个认证请求的安全配置参数。例如,对于BankManager.getBalance(int accountNumber)方法和BankManager.approveLoan(int applicationNumber)方法,它们需要的认证请求的安全配置很不相同。
为了保存不同的认证请求的安全配置,需要使用配置参数。从实现的视角来看,配置参数使用ConfigAttribute接口来表示。Acegi安全系统提供了ConfigAttribute接口的一个实现,SecurityConfig,它把配置参数保存为一个字符串。
ConfigAttributeDefinition类是ConfigAttribute对象的一个简单的容器,它保存了和特定请求相关的ConfigAttribute的集合。
当安全拦截器收到一个安全认证请求时,需要决定应用哪一个配置参数。换句话说,它需要找出应用于这个请求的ConfigAttributeDefinition对象。这个查找的过程是由ObjectDefinitionSource接口来处理的。这个接口的主要方法是public ConfigAttributeDefinition getAttributes(Object object),其中Object参数是一个安全管理对象。因为安全管理对象包含有认证请求的详细信息,所以ObjectDefinitionSource接口的实现类可以从中获得所需的详细信息,以查找相关的ConfigAttributeDefiniton对象。
 

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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")

Acegi简介[摘]

  Acegi安全系统,是一个用于Spring Framework的安全框架,能够和目前流行的Web容器无缝集成。它使用了Spring的方式提供了安全和认证安全服务,包括使用Bean Context,拦截器和面向接口的编程方式。因此,Acegi安全系统能够轻松地适用于复杂的安全需求。       安全涉及到两个不同的概念,认证和授权。前者是关于确认用户是否确实是他们所宣称的身份。授权则是关于确认用

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