Acegi(01): Acegi安全系统介绍

Acegi安全框架始于2003年,最初作为Spring框架的一个补充出现,旨在为基于Spring的应用提供安全保护。该框架包括安全拦截器、认证管理器、访问决策管理器和运行身份管理器四大核心组件,通过这些组件实现对Web应用及方法调用级别的安全控制。
1Acegi安全系统介绍
Acegi始于2003年晚期,当时在Spring Developers邮件列表中有人提问是否有人考虑提供一个基于Spring的安全实现。当时,Srping的社区是相对比较小的(尤其是和今天相比!),实际上Spring本身也是2003年早期才作为一个SourceForge项目出现的。对此问题的回应是它确实是一个值得研究的领域,虽然限于时间无法进行深入。
    有鉴于此,这个简单的安全实现虽然构建了但是并没有发布。几周以后,Spring社区的其他成员询问了安全框架,代码就被提供给了他们。随后又有人请求,到了2004年一月,大约有20人左右在使用这些代码。另外一些人加入到这些先行的用户中来,并建议建立一个SourceForge项目,这个项目在2004年3月建立起来。
    在早期,该项目自身并不具备任何认证模块。认证过程依赖容器管理安全(Container Managed Security)而Acegi注重授权。在一开始这样是合适的,但是随着越来越多的用户要求额外的容器支持,基于容器的认证的限制就显示出来了。另外一个相关的问题是添加新的JAR文件到容器的classpath,通常会让最终用户感到困惑并且配置错误。
    随后,Acegi加入了认证服务。大约一年后,Acegi成为了一个Spring Framework官方子项目。在2年半多的在多个软件项目中的活跃使用以及数以百计的改进和社区贡献,1.0.0最终版在2006年5月发布。
   今天,Acegi Security成为一个强大而活跃的社区。在支持论坛上有数以千计的帖子。14个开发人员专职开发,一个活跃的社区也定期共享补丁并支持他们的同侪。
现在的Acegi是一个能够为基于Spring的应用系统提供描述性安全保护的安全框架。它提供了一组可以在Spring应用上下文中配置的Bean,充分利用了Spring对依赖注入和面向切面编成的支持。
    当保护Web应用系统时,Acegi使用Servlet过滤器来拦截Servlet请求,以实施身份认证并强制安全性。并且,Acegi采取了一种独特的机制来声明Servlet过滤器,使你可以使用Spring IoC注入它所依赖的其他对象。(该方法建议查看源码,会有些启发)
   Acegi也能够通过保护方法调用在更底层的级别上强制安全性。使用Spring AOP,Acegi代理对象,将“切面”应用于对象,以确保用户只有在拥有恰当授权时才能调用受保护的方法。
    无论你正在保护一个Web应用还是需要方法调用级别的安全性,Acegi都是使用如下的4个主要组件来实施安全性:
安全拦截器、认证管理器、访问决策管理器、运行身份管理器。
1.1安全拦截器
       在Acegi中,我们可以把安全拦截器想象成一扇上着两把锁的大门(这两把锁有着严格的规定,必须先开第一把锁,然后才能开第二把锁),它阻止对应用系统中受保护资源的访问。为了要访问受保护的资源,你首先必须向这扇上着锁的大门提供钥匙(对于系统来说,通常就是用户名和密码)来开第一把锁,然后才是第二把锁。
1.2认证管理器
       认证管理器就是那第一把锁,当你向那扇上着锁的大门提供了钥匙后,即你向系统提供了用户名和密码后,认证管理器就要负责认证你的钥匙是否有效,即你的用户名和密码是否正确。如果钥匙有效,用户名密码正确,那么认证管理器就要给你一个可以代表你身份的标识,即确定你是谁,那么你打开了第一把锁,然后你要去开第二把锁才能访问被保护的资源。
1.3访问决策管理器
    访问决策管理器就是那第二把锁,你要向第二把锁提供钥匙,来开启它。对于认证管理器来说,这第二把钥匙就是你的授权,如果你被授予了访问该受保护资源的权限,那么访问决策管理器就会帮你打开第二把锁。这样安全拦截器的那扇大门就会为你打开,让你访问受保护的资源。
1.4运行身份管理器
当你打开了认真管理器和访问决策管理器这两把锁,并打开了安全拦截器这扇大门之前,安全拦截器也许还有一件事情要做。
即时你已经通过身份认证并且已经获得了访问被保护资源的授权,门后也许还有更多的安全限制在等着你。比如,你也许已被授权访问查看某个Web页面,但用于创建该页面的对象与许和页面本身有不同的安全需求。一个运行身份管理器可以用另一个身份替换你的身份,从而允许你访问应用系统内部更深处的受保护对象。
运行身份管理器的用处在大多数应用系统中是有限的。幸运的是,当你使用Acegi保护应用系统时可以不必使用甚至不必完全理解运行身份管理器。
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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!
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