22、Keycloak 令牌管理与扩展功能全解析

Keycloak 令牌管理与扩展功能全解析

1. 刷新令牌管理

刷新令牌的有效期对用户体验和应用安全至关重要。当刷新令牌过期时,使用浏览器的用户将被迫重新向客户端进行身份验证,这会影响用户体验。更糟糕的是,刷新令牌一旦泄露,攻击者就能从 Keycloak 获取令牌,通过伪装成令牌颁发的客户端来访问应用程序。

为避免或减少刷新令牌泄露带来的影响,可以采用刷新令牌轮转策略。Keycloak 允许启用刷新令牌轮转,其原理是在合法客户端进行刷新令牌请求时,在颁发新令牌之前使旧令牌失效。这样做有助于快速识别刷新令牌是否泄露,并迫使攻击者或合法客户端重新进行身份验证以获取新的令牌集,包括新的有效刷新令牌。

启用刷新令牌轮转的操作步骤如下:
1. 导航到 Realm Settings 页面的 Tokens 选项卡。
2. 启用 Revoke Refresh Token 设置。

启用该设置后,会出现一个额外的 Refresh Token Max Reuse 设置,用于定义客户端在颁发新的刷新令牌之前可以使用同一个刷新令牌的次数。默认情况下,该设置为 0,意味着刷新令牌只能使用一次。如果客户端尝试重复使用同一个刷新令牌,Keycloak 将拒绝请求并强制客户端重新对用户进行身份验证。例如,将该值增加 1,则允许客户端使用同一个刷新令牌两次。

刷新令牌轮转通常是减少刷新令牌泄露时攻击面的良好实践,也有助于快速识别泄露情况并应对可能的漏洞。但对于公共客户端,仅依靠刷新令牌轮转是不够的。公共客户端本质上不安全,因为它们无需提供任何凭证即可向令牌端点进行身份验证。因此,建议使用 Mutual TLS 客户端身份验证,通过客户端证书将令牌绑定到颁发

【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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