OpenIddict Core 6.4.0版本发布:增强OAuth2/OpenID Connect安全性
OpenIddict Core是一个基于.NET平台的现代化开源身份认证框架,它实现了OAuth 2.0和OpenID Connect协议,为开发者提供了构建安全身份验证和授权系统的强大工具。6.4.0版本的发布带来了多项重要改进,特别是在安全性和跨平台支持方面。
主要特性更新
增强PAR端点安全性
本次更新在Pushed Authorization Request(PAR)端点中增加了对多种客户端认证方式的支持,包括:
- client_secret_basic:使用HTTP基本认证
- client_secret_post:通过POST表单提交客户端凭证
- private_key_jwt:使用JWT进行客户端认证
这项改进使得服务器能够在授权请求阶段就验证客户端身份,而不是等到令牌请求阶段才进行验证,大大提高了系统的安全性。PAR端点作为OAuth 2.0的安全扩展,通过将授权请求参数推送到服务器端存储,减少了前端渠道可能面临的安全隐患。
新增Bungie.net集成支持
OpenIddict.Client.WebIntegration包现在支持与Bungie.net(知名游戏《命运》系列背后的平台)的集成。这使得开发者可以轻松实现使用Bungie.net账号登录的功能,为游戏开发者提供了更多身份验证选择。
改进WWW-Authenticate头解析
框架对标准WWW-Authenticate HTTP响应头的解析能力进行了优化,这在客户端和验证堆栈中都有体现。WWW-Authenticate头是HTTP认证机制的核心部分,改进后的解析器能更准确地处理各种认证挑战,特别是在处理OAuth 2.0错误响应时。
平台兼容性改进
OWIN集成优化
OpenIddict客户端OWIN集成现在能够从依赖注入容器中解析IAppBuilder实例。当容器中可用时,系统会自动使用附加到应用程序属性(通常由主机提供)的ICookieManager,而不是默认的CookieManager实现。这一变化使得cookie管理更加灵活,能够更好地适应不同的托管环境。
跨平台系统集成
便携版(非操作系统特定版本)的OpenIddict.Client.SystemIntegration包现在可以在macOS上使用。需要注意的是,在macOS上不支持ASWebAuthenticationSession,只能使用系统浏览器认证模式。这一改进为跨平台开发者提供了更大的灵活性。
依赖项更新
所有.NET和第三方依赖项都已更新至最新版本,确保了框架的安全性和稳定性。定期更新依赖项是保持系统安全的重要实践,能够及时修复已知问题并获得最新功能。
总结
OpenIddict Core 6.4.0版本在安全性、平台兼容性和功能完整性方面都有显著提升。特别是PAR端点的客户端认证支持,为构建更安全的OAuth 2.0/OpenID Connect系统提供了坚实基础。对于需要实现现代身份验证系统的.NET开发者来说,这个版本值得考虑升级。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00