chapter09_保护Web应用_1_Spring Security简介

本文介绍Spring Security框架如何通过Servlet Filter提供Web安全性功能,包括配置DelegatingFilterProxy、启用Web安全性及个性化定制安全性配置的方法。
  • 安全性是绝大多数应用的一个重要__切面__。Spring Security是一个安全框架,它基于Spring AOP和Servlet中的Filter

  • 过滤Web请求

    (1) Spring Security借助一系列Servlet Filter提供各种安全性功能

    (2) 但是我们只需要配置一个Filter,当我们启用Web安全性的时候,会自动创建这些Filter

    (3) web.xml配置

      <web-app xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
               xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
               xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/javaee http://java.sun.com/xml/ns/javaee/web-app_3_0.xsd"
               version="2.5"> 
    
          <filter>
              <filter-name>springSecurityFilterChain</filter-name>
              <filter-class>org.springframework.web.filter.DelegatingFilterProxy</filter-class>
          </filter>
    
          <filter-mapping>
              <filter-name>springSecurityFilterChain</filter-name>
               <url-pattern>/*</url-pattern>
          </filter-mapping>
    
          ...
    
      </web-app>
    

    注意 必须配置为springSecurityFilterChain。因为接下来Spring Security会配置在Web安全性之中,这里会有一个springSecurityFilterChain的Filter bean,DelegatingFilterProxy会将过滤逻辑委托给它。

    (4) DelegatingFilterProxy是一个特殊的Servlet Filter,它的作用是将工作__委托给一个Filter的实现类__,这个实现类作为一个注册在Spring的上下文中

    (5) Java Config 配置

      public class SecurityWebInitializer extends AbstractSecurityWebApplicationInitializer {
    
      }
    

    AbstractSecurityWebApplicationInitializer实现了WebApplicationInitializer,因此会被Spring自动发现(P139),并用它在Web容器中注册DelegatingFilterProxy(onStartUp()方法中)

    (5) 无论使用web.xml还是JavaConfig配置DelegatingFilterProxy,它们都会拦截发往应用中的请求,并将请求委托给id为springSecurityFilterChain的bean;

    SpringSecurityFilterChain是一个特殊的Filter,它可以连接任意其他的Filter。但是,无需知道细节,不需要显式声明SpringSecurityFilterChain以及它所链接在一起的其他Filter。当我们启用Web安全性时,会自动创建这些Filter

  • 简单的Web安全性配置

    (1) @EnableWebSecurity注解会启用Web安全功能,但是它必须配置在一个 实现了WebSecurityConfigurer的bean中 或 扩展了WebSecurityConfigurerAdapter(推荐)

    (2) 如果使用了Spring MVC的话,推荐用 @EnableWebMVCSecurity 代替 @EnableWebSecurity

    示例 SecurityConfig.java

      @Configuration
      @EnableWebMvcSecurity
      public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
    
      }
    

    (3) 按照上面的示例进行配置,会导致没有人能够进入系统,因为 WebSecurityConfigurerAdapter的默认configure方法是

      protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
    
          logger.debug("Using default configure(HttpSecurity). If subclassed this will potentially override subclass configure(HttpSecurity).");
    
          http
              .authorizeRequests()
                  .anyRequest().authenticated()
                  .and()
              .formLogin().and()
              .httpBasic();
    

    }

    所以为了在安全性上进行个性化定制,需要配置以下三个方法中的1个或几个:

    configure(WebSecurity) 配置Filter链

    configure(HttpSecurity) 配置如果通过拦截器保护请求

    configure(AuthenticationManagerBuilder) 配置user-detail服务

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
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室内物体实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:室内物体实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4923张图片 验证集:3926张图片 测试集:985张图片 总计:9834张图片 • 训练集:4923张图片 • 验证集:3926张图片 • 测试集:985张图片 • 总计:9834张图片 • 分类类别: 床 椅子 沙发 灭火器 人 盆栽植物 冰箱 桌子 垃圾桶 电视 • 床 • 椅子 • 沙发 • 灭火器 • 人 • 盆栽植物 • 冰箱 • 桌子 • 垃圾桶 • 电视 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片为常见格式如JPEG或PNG。 二、适用场景 • 实例分割模型开发:适用于训练和评估实例分割AI模型,用于精确识别和分割室内环境中的物体,如家具、电器和人物。 • 智能家居与物联网:可集成到智能家居系统中,实现自动物体检测和场景理解,提升家居自动化水平。 • 机器人导航与交互:支持机器人在室内环境中的物体识别、避障和交互任务,增强机器人智能化应用。 • 学术研究与教育:用于计算机视觉领域实例分割算法的研究与教学,助力AI模型创新与验证。 三、数据集优势 • 类别多样性:涵盖10个常见室内物体类别,包括家具、电器、人物和日常物品,提升模型在多样化场景中的泛化能力。 • 精确标注质量:采用YOLO格式的多边形标注,确保实例分割边界的准确性,适用于精细的物体识别任务。 • 数据规模充足:提供近万张标注图片,满足模型训练、验证和测试的需求,支持稳健的AI开发。 • 任务适配性强:标注格式兼容主流深度学习框架(如YOLO系列),便于快速集成到实例分割项目中,提高开发效率。
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