OAuth2.0的不同的应用场景

客户应用类型分类

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四种授权码类型分类
授权码Authorization Code
  • 通过前端渠道客户获取授权码
  • 通过后端渠道,客户使用authorization code去交换access Token和可选的refresh Token
  • 假定资源拥有者和客户在不通的设备上
  • 最安全的流程,应为令牌不会传递经过user-agent
简化模式Implicit
  • 适用于公开的浏览器单页应用
  • Access Token直接从授权服务器返回(只有前端渠道)
  • 不支持refresh tokens
  • 假定资源所有者和公开客户应用在同一个设备上
  • 最容易受安全攻击
用户名密码 Resource Owner Credentials
  • 使用用户名密码登录的应用,例如桌面App
  • 使用用户名/密码作为授权方式从授权服务器上获取access token
  • 一般不支持refresh token
  • 假定资源拥有者和公开客户子啊相同设备上
客户端凭证 Client Credentials
  • 适用于服务器见通信场景,机密客户代表它自己或者一个用户
  • 只有后端渠道,使用客户凭证获取一个access token
  • 因为客户凭证可以使用对称或者非对称加密,该方式支持共享密码或者证书
授权类型流程

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智能网联汽车的安全员高级考试涉及多个方面的专业知识,包括但不限于自动驾驶技术原理、车辆传感器融合、网络安全防护以及法律法规等内容。以下是针对该主题的一些核心知识解析: ### 关于智能网联车安全员高级考试的核心内容 #### 1. 自动驾驶分级标准 国际自动机工程师学会(SAE International)定义了六个级别的自动驾驶等级,从L0到L5[^1]。其中,L3及以上级别需要安全员具备更高的应急处理能力。 #### 2. 车辆感知系统的组成与功能 智能网联车通常配备多种传感器,如激光雷达、毫米波雷达、摄像头和超声波传感器等。这些设备协同工作以实现环境感知、障碍物检测等功能[^2]。 #### 3. 数据通信与网络安全 智能网联车依赖V2X(Vehicle-to-Everything)技术进行数据交换,在此过程中需防范潜在的网络攻击风险,例如中间人攻击或恶意软件入侵[^3]。 #### 4. 法律法规要求 不同国家和地区对于无人驾驶测试及运营有着严格的规定,考生应熟悉当地交通法典中有关自动化驾驶部分的具体条款[^4]。 ```python # 示例代码:模拟简单决策逻辑 def decide_action(sensor_data): if sensor_data['obstacle'] and not sensor_data['emergency']: return 'slow_down' elif sensor_data['pedestrian_crossing']: return 'stop_and_yield' else: return 'continue_driving' example_input = {'obstacle': True, 'emergency': False, 'pedestrian_crossing': False} action = decide_action(example_input) print(f"Action to take: {action}") ``` 需要注意的是,“同学”作为特定平台上的学习资源名称,并不提供官方认证的标准答案集;建议通过正规渠道获取教材并参加培训课程来准备此类资格认证考试
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