17、实现 OpenID Connect 和 OAuth2 进行身份验证与授权

实现 OpenID Connect 和 OAuth2 进行身份验证与授权

1. 背景与概念

在许多应用场景中,基于表单的身份验证和内部授权虽有用,但“你知道的信息”这种身份验证方法在某些情况下并不理想,甚至无法满足所需的安全级别。以下是一些具体场景:
- 免费服务需要身份验证,但无需了解用户信息(或因法律等原因不想了解)。
- 单因素身份验证被认为不够安全,需要多因素身份验证(MFA)支持。
- 担心创建和维护用于管理密码、角色/权限等必要机制的安全软件基础设施。
- 担心在发生安全漏洞时承担责任。

为解决这些问题,一些公司构建并维护了强大且安全的身份验证和授权基础设施,如 Okta、Facebook、GitHub 和 Google 等。Spring Security 通过 OpenID Connect 和 OAuth2 支持这些选项。

OAuth2 用于为第三方提供用户对指定资源(如基于云的服务、共享存储和应用程序)的授权。OpenID Connect 基于 OAuth2,增加了一致、标准化的身份验证,使用以下一种或多种因素:
- 你知道的信息,例如密码。
- 你拥有的东西,如硬件密钥。
- 你的特征,如生物识别标识符。

Spring Boot 和 Spring Security 支持对 Facebook、GitHub、Google 和 Okta 提供的 OpenID Connect 和 OAuth2 实现进行开箱即用的自动配置,由于 OpenID Connect 和 OAuth2 的公开标准以及 Spring Security 的可扩展架构,还可以轻松配置其他提供商。

2.
基于matlab建模FOC观测器采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制(Simulink仿真实现)内容概要:本文档主要介绍基于Matlab/Simulink平台实现的多种科研仿真项目,涵盖电机控制、无人机路径规划、电力系统优化、信号处理、图像处理、故障诊断等多个领域。重点内容之一是“基于Matlab建模FOC观测器,采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制”的Simulink仿真实现,该方法通过状态观测器估算电机转子位置速度,结合锁相环(PLL)实现精确控制,适用于永磁同步电机等无位置传感器驱动场景。文档还列举了大量相关科研案例算法实现,如卡尔曼滤波、粒子群优化、深度学习、多智能体协同等,展示了Matlab在工程仿真算法验证中的广泛应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事自动化、电气工程、控制科学、机器人、电力电子等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握FOC矢量控制中无传感器控制的核心原理实现方法;②理解龙贝格观测器PLL在状态估计中的作用仿真建模技巧;③借鉴文中丰富的Matlab/Simulink案例,开展科研复现、算法优化或课程设计;④应用于电机驱动系统、无人机控制、智能电网等实际工程仿真项目。; 阅读建议:建议结合Simulink模型代码进行实践操作,重点关注观测器设计、参数整定仿真验证流程。对于复杂算法部分,可先从基础案例入手,逐步深入原理分析模型改进。
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