NelmioSecurityBundle 技术文档
1. 安装指南
1.1 使用 Composer 安装
首先,在你的项目中使用 Composer 安装 nelmio/security-bundle 包:
composer require nelmio/security-bundle
1.2 启用 Bundle
如果你使用的是 Symfony Flex,该 Bundle 会自动启用。如果你没有使用 Flex,你需要手动在 config/bundles.php 文件中启用它:
return [
// 其他 bundles
Nelmio\SecurityBundle\NelmioSecurityBundle::class => ['all' => true],
];
2. 项目的使用说明
NelmioSecurityBundle 提供了多种安全功能,帮助你增强 Symfony 应用程序的安全性。以下是主要功能的简要说明:
2.1 内容安全策略 (Content Security Policy)
该功能通过设置策略来防止跨站脚本攻击(XSS)。策略会指示浏览器禁止执行内联脚本,并限制加载内容的域。
2.2 签名 Cookie (Signed Cookies)
你可以指定某些 Cookie 进行签名,以防止用户篡改。注意,这些 Cookie 不会被加密,内容仍然对用户可见。
2.3 点击劫持保护 (Clickjacking Protection)
该功能通过添加 X-Frame-Options 头来防止你的站点被嵌入到 iframe 中,从而避免点击劫持攻击。
2.4 外部重定向检测 (External Redirects Detection)
该功能可以检测并防止基于用户输入的重定向到任意 URL,避免用户被误导点击恶意链接。
2.5 强制 HTTPS/SSL 处理 (Forced HTTPS/SSL Handling)
该功能强制所有请求通过 SSL,并发送 HSTS 头,使现代浏览器支持 HTTPS,即使在用户输入非 HTTPS URL 时也能确保安全。
2.6 灵活的 HTTPS/SSL 处理 (Flexible HTTPS/SSL Handling)
如果你不想强制所有用户使用 HTTPS,该功能可以检测已登录用户并将其重定向到安全的 URL,同时保持会话 Cookie 的安全性。
2.7 禁用内容类型嗅探 (Disable Content Type Sniffing)
该功能要求脚本必须使用正确的 MIME 类型加载,禁用浏览器的内容嗅探功能,以防止脚本被错误地执行。
2.8 引用策略 (Referrer Policy)
该功能通过添加 Referrer-Policy 头来控制从你的站点发出的请求中的 Referer 头,以及浏览器导航离开你的站点时的行为。
3. 项目 API 使用文档
NelmioSecurityBundle 的 API 使用文档可以在 Symfony 官方文档中找到。以下是一些常用的 API 配置示例:
3.1 配置内容安全策略
nelmio_security:
content_security_policy:
report_only: false
script_src: [self]
style_src: [self]
3.2 配置签名 Cookie
nelmio_security:
signed_cookie:
names: ['my_cookie']
3.3 配置点击劫持保护
nelmio_security:
clickjacking:
paths:
'^/admin': DENY
'^/': ALLOW-FROM https://example.com
4. 项目安装方式
NelmioSecurityBundle 的安装方式非常简单,只需通过 Composer 安装并启用即可。详细的安装步骤已在“安装指南”部分进行了说明。
通过以上文档,你应该能够顺利安装和使用 NelmioSecurityBundle,并了解其主要功能和配置方法。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C089
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00