16、构建安全的FastAPI认证与授权系统

构建安全的FastAPI认证与授权系统

1. 安全存储用户及其密码

在数据库中存储用户实体与存储其他实体并无太大差异,但在存储用户密码时需格外谨慎,绝对不能以明文形式存储。因为一旦数据库被恶意入侵,攻击者就能获取所有用户的密码,鉴于很多人会在多个应用和网站使用相同密码,这将严重危及他们在其他平台的账户安全。

为避免此类灾难,可对密码应用加密哈希函数,将密码字符串转换为哈希值,这样几乎不可能从哈希值还原出原始数据。即便数据库被攻破,密码依然安全。用户登录时,只需计算其输入密码的哈希值,并与数据库中的哈希值进行比对,若匹配则密码正确。

以下是具体实现步骤:
- 创建模型

# models.py
class User(Base):
    __tablename__ = "users"
    id: Mapped[int] = mapped_column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    email: Mapped[str] = mapped_column(
        String(1024), index=True, unique=True, nullable=False
    )
    hashed_password: Mapped[str] = mapped_column(String(1024), nullable=False)

为简化示例,模型仅考虑了ID、电子邮件地址和密码,并为电子邮件列添加了唯一约束,确保数据库中不会出现重

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
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