基于角色的访问控制-rbac-yii

本文详细介绍了Yii框架中的基于角色的访问控制(RBAC)实现,包括安装、原理、表格结构及应用示例。重点阐述了如何通过角色、任务、操作之间的关系进行资源控制访问,并提供了具体的授权项目实现方法。此外,还对比了官方提供的Srbac和Right两个扩展模块,以及如何使用它们进行角色、任务、操作的可视化管理。

基于角色的访问控制( Role-Based Access Control ),是一种简单的而又强大的集中访问控制。基于Yii Framework 的 authManager 组件实现了分等级的 RBAC,能够帮助我们解决开发中遇到一些资源控制访问的问题。

Yii的rbac,从开始安装arbc模块扩展,到调试分析其原理,断断续续地也花了不少时间。当然你了解它后,你会发现,yii的abrc是多的方便,可以让你轻松实现资源控制访问,非常强大。现在就整理下学习笔记,分享一下。虽然authMangner组件实现了rbac,但是没有实现可视化编辑管理。目前官方有Srbac 和 Right两个比较好的扩展模块,我们用它们非常方便的可视化管理角色(roles),任务(tasks),操作(operations)。

 

它们的界面操作风格如下:

yii-srbac

 


 

yii-rights

 

 

对于这两个扩展模块,其实功能都差不多的,只是界面上的不同。看个人喜欢什么风格,就选择那个模块测试。至于安装调试,你只要下载它们,里面有详细介绍。下面我们分析下authManager 组件实现的原理。

授权项目,就是判断一个用户是否允许操作特定的资源,通过检查用户是否属于有权限访问该项资源的角色来判断。这里我们要明白,授权项目,角色,任务,操作之间的关系。

1.授权项目可分为,角色,任务,操作;

2.角色可以由若干个任务组成;

3.任务可以有若干个操作组成;

4.操作就是一个许可,不可在分。

这里也还要提到,业务规则问题,它其实就是一段php代码,在检查权限的时候会被执行。

 

下面我们分析下rbac实现中,需要三张表:authassignment、authitem、authitemchild的结构:

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/**
 * authassignment表
 * 记录 用户->角色 之间的对应关系
 */
 
itemname varchar(64) 角色名称,区分大小写
userid   varchar(64) 用户ID,是自己项目中用户表的id
bizrule  text        业务规则,一段php code
data     text        序列化后的数组,用于给bizrule提供参数
 
 
/**
 * authitem 表
 * 记录 RBAC 中的对象
 */
name varchar(64) authassignment中的itemname相同
type integer     类型标识(0,1,2)
        |
        |-------- 0 表示 Operation 操作
        |-------- 1 表示 Task 任务
        |-------- 2 表示 Role 角色
 
description  text    相关描述
bizrule  text        业务规则,一段php code
data     text        序列化后的数组,用于给bizrule提供参数
 
 
/**
 * authitemchild 表
 * 记录 角色->任务 、 角色->操作 和 任务->操作 之间的对应关系
 */
parent    varchar(64) 父级名称,[角色名,也可以是任务];
children  varchar(64) 子对象名称。[任务名,也可以是操作];

使用验证方法CWebUser::checkAccess(),下面用一段demo code说明:

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if(Yii::app()->user->checkAccess(what,$params)) {
    //what    --- role,或者task,也可以是operation,
    //params  --- 是传进业务规则的参数key-value;
 }

 

下面就演示一下具体的一个用户删除文章的操作:

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/**
 * role author
 * Operation delArticle
 * bizrule return (Yii::app()->user->id==$params['uid']->uid);
 */
$params=array('uid'=>$id);
if(Yii::app()->user->checkAccess('delArticle',$params)) {
    //检查当前用户是否有删除文章权限
    //并且使用业务规则,检查用户id等于文章里面的作者id
    //通过验证,就执行删除操作
}

 

结语:对于yii框架,还是有很多需要学习和挖掘的,就srbac来说,也是一个非常不错的组件。对于资源控制访问来说,简单而有强大,在web开发中也是一种可以选择的解决方案。


转载:http://www.wmhfly.com/php/yii-rbac.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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