cookie与session

本文详细介绍了HTTP协议中的Cookie和Session机制,解释了这两种方法如何帮助服务器跟踪客户端状态,并探讨了它们之间的区别。此外还讨论了CSRF攻击的概念及其防御措施。

无状态的Http协议


Http协议是无状态的协议。不会一直连接着,就是客户端向服务器发出请求,然后服务器端回复,一旦数据交换完毕,客户端与服务器端的连接就会断开。再次交换数据就需要建立新的连接,意味着服务器端无法跟踪会话。而一个用户的所有请求都应该属于同一个会话。类似于用户A在超市购买的任何商品都应该放在A的购物车内,不论A什么时间购买都应该属于同一个会话,不能放入用户B或者C的购物车内。

由于Http是一种无状态的协议,服务器单从网络连接上无从知道客户身份。cookie机制与session机制都用于解决存储客户状态的问题,cookie机制采用的是在客户端保持状态的方案,而session机制采用的是在服务器端保持状态的方案。

Cookie机制


简而言之,Cookie的工作原理就是服务器给客户端们颁发一个通行证,每人一个,无论谁访问都必须携带自己的通行证。这样服务器就能从通行证上确认客户身份了。

Cookie实际上是一小段的文本信息。客户端请求服务器,如果服务器需要记录该用户状态,就用resonse向客户端浏览器颁发一个Cookie。客户端浏览器会把Cookie保存起来。当浏览器再次访问该网站时,浏览器把请求的网址联通该Cookie一同提交给服务器。服务器检查该Cookie,以此来辨认用户状态。

正统的Cookie分发是通过拓展HTTP协议来实现的,服务器通过在HTTP的响应头中加上一行特殊的指示以提示浏览器按照指示生成相应的Cookie。而Cookie的使用是由浏览器按照一定的原则在后台发给服务器的。浏览器检查所有存储的cookie,如果某个cookie所声明的作用范围大于等于将要请求的资源所在位置,则把该cookie附在请求资源的HTTP请求头上发给服务器。

cookie的内容主要包括:名字,值,过期时间,路径和域。路径与域一起构成cookie的作用范围。

Session机制


Session是另一种记录客户状态的机制,不同于Cookie保存在客户端浏览器中,Session保存在服务器上。客户端浏览器访问服务器时,服务器把客户端信息以某种形式记录在服务器上。

如果说Cookie机制是通过检查客户身上的“通行证”来确定客户身份的话,那么Session机制就是通过检查服务器上的“客户明细表”来确认客户身份。Session相当于程序在服务器上建立的一份客户方案,客户来访的时候只需要查询客户档案表就可以了。

Session通过Cookie来识别是否是同一用户,但当Cookie被客户端浏览器禁用后,可通过URL重写的方式记录Session。

URL地址重写的原理是将该用户Session的id信息重写到URL地址中,服务器能够解析重写后的URL获取Session的id。

So

Session是在服务端保存的一个数据结构,用来跟踪用户的状态,这个数据可以保存在集群、数据库、文件中;

Cookie是客户端保存用户信息的一种机制,用来记录用户的一些信息,也是实现Session的一种方式。

CSRF攻击


csrf的中文名称为跨站请求伪造,就是攻击者盗用了你的身份,用你的名义发送恶意请求。

CSRF原理

CSRF服务器端的防御

中心思想是在客户端页面增加伪随机数,使得攻击方无法伪造

参考文献:

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新发展。 专业培训教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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