IdentityServer 7.1.0预览版发布:支持.NET 9与日志安全增强
IdentityServer作为.NET生态系统中最重要的开源身份认证和授权解决方案之一,持续为开发者提供安全可靠的OAuth 2.0和OpenID Connect实现。最新发布的7.1.0-preview.1版本带来了多项重要更新,包括对即将发布的.NET 9的早期支持、日志安全性的增强以及多项功能改进。
核心更新亮点
.NET 9支持前瞻
7.1.0版本最引人注目的特性是增加了对.NET 9的兼容支持。值得注意的是,这一更新并非以牺牲现有.NET 8支持为代价,而是实现了双版本兼容。这种前瞻性的支持策略使得开发者可以提前为未来.NET版本做好准备,同时确保现有基于.NET 8的系统能够平稳运行。
日志安全增强
在安全日志记录方面,新版本做出了重要改进。现在,在令牌交换(Token Exchange)流程中传递的主题令牌(Subject Token)将默认从日志中脱敏处理。这一变更虽然可能影响依赖原始日志的监控系统,但显著提高了系统的整体安全性。对于确实需要原始日志的特殊场景,开发者仍可通过配置TokenRequestSensitiveValuesFilter
选项来恢复旧有行为。
开发者体验优化
NuGet包文档完善
新版本为所有NuGet包添加了友好的README文档,这一看似简单的改进实际上大幅提升了开发者的使用体验。完善的文档能够帮助开发者更快理解各包的功能和使用方法,减少配置错误和开发障碍。
功能细节打磨
7.1.0版本还包含多项细致的功能优化:
- 客户端ID检查逻辑优化,避免了重复检查带来的性能损耗
- 内省(Introspection)端点增强,当收到不正确的令牌类型提示时,系统会自动尝试其他可能的令牌类型
- 测试用户邮箱域名统一使用example.com,遵循互联网标准的同时避免了使用真实域名的潜在问题
技术决策考量
IdentityServer团队在7.1.0版本中展现了谨慎的技术决策风格。虽然这是一个功能更新版本,但团队刻意避免了引入破坏性变更,确保了升级的平滑性。特别是日志安全性的改进,团队既考虑了安全最佳实践,又为特殊需求保留了配置灵活性,体现了对开发者实际需求的深入理解。
升级建议
对于考虑升级到7.1.0-preview.1的开发团队,建议:
- 在测试环境中充分验证新版本,特别是日志相关变更对现有监控系统的影响
- 评估.NET 9支持对长期技术路线图的意义
- 利用新的NuGet文档快速掌握各组件的最新用法
IdentityServer 7.1.0的完整版本预计将在不久后发布,这个预览版为开发者提供了提前体验和反馈的机会,值得关注身份认证领域的技术团队密切关注。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0107AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









