cookies提前过期,及验证视图状态 MAC 失败解决方案

本文探讨了ASP.NET应用程序在虚拟主机环境下遇到的Cookies提前过期和MAC验证失败问题。通过深入研究machineKey配置,最终解决了由于不同服务器上自动生成的machineKey不一致而导致的问题。
最近购买了一个NET2.0的虚拟主机,开开心心的把刚做好的网站传了上去,运行后却出了一个令人十分头痛的问题,cookies莫名其妙的提前过期,部分页面不定时的出现MAC验证失败,可是程序在本地运行一切正常啊,于是怀疑服务器设置有问题,在与虚拟主机提供商几次电话之后(都快吵起来了)他们决定给我重新更换一台服务器,换完之后,上传程序,问题依旧,与此同时我也可以确定,我的程序绝对是没有问题的,后来上网一搜,有很多讲MAC验证视图状态失败的解决方法都是在页里或web.config里加EnableEventValidation="false" EnableViewStateMac="false" ViewStateEncryptionMode="Never" 这些个设置以避免错误出现,我也尝试了一下,并不能从根本上解决我遇到的问题。

  就在我快要绝望的时候无意间发现了一个网页里讲他的Blog系统从NET1.1升级到NET2后之前所生成的所有cookies将会失效,因为NET2和NET1使用的machineKey不相同,真是柳暗花明又一村啊,顺着这个线索我又查阅了很多关于machineKey的资料,其中有一篇文章讲的非常好:
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  验证视图状态 MAC 失败。如果此应用程序由网络场或群集承载,请确保 <machineKey> 配置指定了相同的 validationKey 和验证算法。不能在群集中使用 AutoGenerate。

  Asp.Net应用程序中为什么要MachineKey?如何生成MachineKey?2007年01月24日 星期三 15:03如果你的Asp.Net程序执行时碰到这种错误:“验证视图状态 MAC 失败。如果此应用程序由网络场或群集承载,请确保 <machineKey> 配置指定了相同的 validationKey 和验证算法。不能在群集中使用 AutoGenerate。”那么说明你没有让你的应用程序使用统一的machineKey,那么machineKey的作用是什么呢?按照MSDN的标准说法:“对密钥进行配置,以便将其用于对 Forms 身份验证 Cookie 数据和视图状态数据进行加密和解密,并将其用于对进程外会话状态标识进行验证。”也就是说Asp.Net的很多加密,都是依赖于machineKey里面的值,例如Forms 身份验证 Cookie、ViewState的加密。默认情况下,Asp.Net的配置是自己动态生成,如果单台服务器当然没问题,但是如果多台服务器负载均衡,machineKey还采用动态生成的方式,每台服务器上的machinekey值不一致,就导致加密出来的结果也不一致,不能共享验证和ViewState,所以对于多台服务器负载均衡的情况,一定要在每台站点配置相同的machineKey。
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  查下MSDN就明白了,validationKey和decryptionKey的默认值是AutoGenerate,由系统随机生成密钥,如果在本地或者使用的是独立主机通常不会有什么问题,但是使用虚拟主机,一台服务器上有多个虚拟主机存在时就会出现以上问题,MSDN中也特别指出不能在群集中使用 AutoGenerate应该指定固定的密钥值,至此真相水落石出,立刻在web.config中添加关于machineKey的配置项,并手动设置其中的密钥值,这里请注意,不同加密算法对于密钥的最大字符长度是不同的,在这里能够使用的有AES,DES,3DES,SHA1,MD5,我只知道DES的密钥字符长度为16,3DES长度为48,手动设置时密钥长度必须等于其最大长度,否则会出错!至于密钥的16进制值可以随便输入。

参考的matchineKey配置:

  <system.web>
    <machineKey validation="3DES" validationKey="319B474B1D2B7A87C996B280450BB36506A95AEDF9B51211" decryptionKey="280450BB36319B474C996B506A95AEDF9B51211B1D2B7A87" decryption="3DES"/>
     </system.web>

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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