21、Keycloak会话与令牌管理全解析

Keycloak会话与令牌管理全解析

1. 客户端会话失效与重新认证

当客户端会话失效时,与单点登录(SSO)会话不同,如果用户的 SSO 会话未过期,用户不一定需要重新认证,但客户端需要重新认证以获取新的令牌集。客户端会话过期时,可能会将用户重定向到认证系统,这在用户使用浏览器时可能会对用户体验产生一定影响。

默认情况下,认证系统为 SSO 会话定义了相同的配置集来控制客户端会话的生命周期。通过将“客户端会话空闲时间”和“客户端会话最大时长”设置为非零值,可以为客户端会话定义不同的生命周期。

会话生命周期应在考虑安全性、性能和用户体验的前提下尽可能短。较短的生命周期可以减少会话劫持攻击或令牌泄露、被盗的影响,避免服务器因无用户活动的会话而过载,节省服务器资源。但过短的会话生命周期会直接影响用户体验,增加用户重新认证的频率。在以用户为中心的方法中,应先考虑对用户最有利的设置,再根据安全要求和硬件、基础设施资源的限制调整会话生命周期。

2. 管理活动会话

认证系统为管理员提供了不同级别的会话可追溯性和可见性:
- 按领域(Realm)
- 按客户端(Client)
- 按用户(User)

管理员还可以在每个客户端的基础上覆盖“客户端会话最大时长”和“客户端会话空闲时间”设置。

2.1 领域级别查看活动会话统计

在领域级别,管理员可以查看每个客户端的活动会话数量统计。操作步骤如下:
1. 点击左侧面板上的“会话”链接。
2. 从该页面,点击任何客户端以获取其活动会话的更多详细信息。选择客户端后,将被重定向到客户端详细信息页面的“

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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