Apereo CAS集成Google Authenticator实现多因素认证指南

Apereo CAS集成Google Authenticator实现多因素认证指南

cas Apereo CAS - Identity & Single Sign On for all earthlings and beyond. cas 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/cas

概述

在当今网络安全环境中,多因素认证(MFA)已成为保护敏感系统的必备措施。Apereo CAS作为一个开源的企业级单点登录系统,提供了对多种MFA方案的支持,其中就包括基于时间的一次性密码(TOTP)机制。本文将详细介绍如何在CAS中集成Google Authenticator认证方案。

Google Authenticator原理

Google Authenticator实际上实现的是TOTP(基于时间的一次性密码)算法,该算法遵循RFC 6238标准。其工作原理是:

  1. 服务器和客户端共享一个密钥
  2. 客户端使用密钥和当前时间戳通过算法生成6位数字代码
  3. 服务器端进行同样的计算并验证代码是否匹配
  4. 代码通常每30秒变化一次

值得注意的是,虽然名为"Google Authenticator",但任何兼容TOTP算法的认证器应用都可以使用,如Microsoft Authenticator、Authy等。

配置步骤

1. 添加依赖模块

首先需要在CAS的overlay配置中添加支持模块:

<dependency>
    <groupId>org.apereo.cas</groupId>
    <artifactId>cas-server-support-gauth</artifactId>
    <version>${cas.version}</version>
</dependency>

2. 基础配置

在CAS配置文件中添加以下基本设置:

# 启用Google Authenticator MFA
cas.authn.mfa.gauth.core.enabled=true

# 设置发行者名称(显示在认证器应用中)
cas.authn.mfa.gauth.core.issuer=CAS

# 设置代码有效期(秒)
cas.authn.mfa.gauth.core.code-expiration=30

# 设置代码位数(通常为6)
cas.authn.mfa.gauth.core.code-digits=6

# 设置时间窗口大小(允许的时间偏差)
cas.authn.mfa.gauth.core.time-window-size=3

3. 密钥加密配置

为保护共享密钥的安全,建议配置加密:

cas.authn.mfa.gauth.crypto.encryption.key=
cas.authn.mfa.gauth.crypto.signing.key=

高级配置

绕过规则

可以为特定用户或场景配置MFA绕过规则:

# 按用户名绕过
cas.authn.mfa.gauth.bypass.principal-attribute-name=bypassGauth
cas.authn.mfa.gauth.bypass.principal-attribute-value=true

# 按IP地址绕过
cas.authn.mfa.gauth.bypass.authentication-attribute-name=clientIpAddress
cas.authn.mfa.gauth.bypass.authentication-attribute-value=127\.0\.0\.1

令牌存储管理

CAS会记录已使用的令牌以防止重用:

# 清理已使用令牌的间隔(分钟)
cas.authn.mfa.gauth.cleaner.schedule.enabled=true
cas.authn.mfa.gauth.cleaner.schedule.startDelay=PT1M
cas.authn.mfa.gauth.cleaner.schedule.repeatInterval=PT5M

设备注册存储方案

默认情况下,CAS使用内存存储设备注册信息,仅适用于测试环境。生产环境应选择持久化存储方案:

支持的存储类型

  1. JPA:使用关系型数据库存储
  2. MongoDB:使用文档数据库存储
  3. DynamoDB:使用AWS DynamoDB存储
  4. Redis:使用内存数据库存储
  5. LDAP:使用LDAP目录服务存储
  6. REST:通过REST API访问外部存储
  7. JSON:使用JSON文件存储

每种存储方案都有其特定的配置参数,需要根据实际环境进行选择。

REST API集成

如果启用了CAS的REST协议,可以通过以下方式提交认证请求:

{
  "username": "casuser",
  "password": "Mellon",
  "gauthotp": "123456",
  "gauthacct": "casuser"
}

其中:

  • gauthotp:Google Authenticator生成的代码
  • gauthacct:可选,指定账户标识

账户管理集成

CAS的账户管理功能可以展示用户的Google Authenticator设备注册信息,包括:

  • 注册的设备数量
  • 每个设备的注册时间
  • 设备标识信息

这为管理员提供了管理用户MFA设备的可视化界面。

最佳实践建议

  1. 生产环境务必使用持久化存储:内存存储仅适用于测试
  2. 定期轮换加密密钥:增强安全性
  3. 实施适当的绕过策略:平衡安全性与用户体验
  4. 监控令牌清理作业:确保系统性能
  5. 提供用户培训:指导用户正确使用认证器应用

通过以上配置,Apereo CAS可以实现基于Google Authenticator的强大多因素认证方案,显著提升系统的安全性。

cas Apereo CAS - Identity & Single Sign On for all earthlings and beyond. cas 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/cas

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文档详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 平台对指定区域(位于中国广东省某地)进行遥感影像处理的一系列操作。首先,定义了研究区边界,并选取了 Landsat 8 卫星2023年8月至10月期间的数据,通过去云处理、归一化等预处理步骤确保数据质量。接着,基于预处理后的影像计算了地表温度(LST)、归一化植被指数(NDVI)、湿度指数(WET)、建筑指数(NDBSI)四个关键指标,并进行了主成分分析(PCA),提取出最重要的信息成分。为了进一步优化结果,还应用了像素二元模型对主成分分析的第一主成分进行了条件规范化处理,生成了最终的环境状态评估指数(RSEI)。最后,利用JRC全球表面水体数据集对水体区域进行了掩膜处理,保证了非水体区域的有效性。所有处理均在GEE平台上完成,并提供了可视化展示及结果导出功能。 适合人群:具备地理信息系统基础知识,对遥感影像处理有一定了解的研究人员或技术人员。 使用场景及目标:① 对特定区域的生态环境状况进行定量评估;② 为城市规划、环境保护等领域提供科学依据;③ 掌握GEE平台下遥感影像处理流程和技术方法。 其他说明:本案例不仅展示了如何使用GEE平台进行遥感影像处理,还涵盖了多种常用遥感指标的计算方法,如LST、NDVI等,对于从事相关领域的科研工作者具有较高的参考价值。此外,文中涉及的代码可以直接在GEE代码编辑器中运行,便于读者实践操作。
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