DoctrineEncryptBundle 使用教程
2025-04-21 11:51:31作者:仰钰奇
1. 项目介绍
DoctrineEncryptBundle 是一个Symfony框架的扩展,用于加密和解密 Doctrine 实体。这个项目的目标是通过对实体属性进行加密,提高应用程序的数据安全性。本项目是基于ambta的DoctrineEncryptBundle进行改进和扩展的,使用了经过验证和标准化的加密库,如Halite和Defuse。
2. 项目快速启动
环境要求
- PHP 7.2 或更高版本
- Symfony 3.4 或更高版本
- Composer
安装步骤
-
使用Composer将项目添加到您的Symfony项目中:
composer require absolute-quantum/doctrine-encrypt-bundle -
在
config/bundles.php文件中注册Bundle:return [ // ... AbsoluteQuantum\getDoctrineEncryptBundle\ DoctrineEncryptBundle::class => ['all' => true], // ... ]; -
配置加密服务提供者,例如使用Halite:
# config/packages/ambta_doctrine_encrypt.yaml ambta_doctrine_encrypt: encryptor_class: 'Halite'或者使用Defuse:
# config/packages/ambta_doctrine_encrypt.yaml ambta_doctrine_encrypt: encryptor_class: 'Defuse'如果使用Defuse,需要单独安装:
composer require "defuse/php-encryption ^2.0" -
生成密钥(如果尚未生成):
php bin/console doctrine:encrypt:generate-key请确保将密钥文件(例如
.DefuseEncryptor.key或.HaliteEncryptor.key)添加到.gitignore文件中,不要将其提交到版本控制系统。 -
重启应用程序。
3. 应用案例和最佳实践
加密实体属性
在实体中使用注解来指定哪些属性需要加密:
use Doctrine\ORM\Mapping as ORM;
use Ambta\DoctrineEncryptBundle\Configuration�Annotation as DE;
/**
* @ORM\Entity
* @DE\Encrypted
*/
class User
{
/**
* @ORM\Id
* @ORM\GeneratedValue
* @ORM\Column(type="integer")
*/
private $id;
/**
* @ORM\Column(type="string")
* @DE\Encrypt
*/
private $email;
// ...
}
在服务中使用加密
可以在服务中注入加密器,并使用它来加密和解密数据:
namespace App\Service;
use Ambta\DoctrineEncryptBundle\Encryptors\EncryptorInterface;
use Symfony\Component\DependencyInjection\InjectionInterface;
class EncryptionService implements InjectionInterface
{
private $encryptor;
public function __construct(EncryptorInterface $encryptor)
{
$this->encryptor = $encryptor;
}
public function encryptData($data)
{
return $this->encryptor->encrypt($data);
}
public function decryptData($data)
{
return $this->encryptor->decrypt($data);
}
}
4. 典型生态项目
- Symfony框架:
DoctrineEncryptBundle旨在与Symfony框架无缝集成,为Symfony项目提供数据加密功能。 - Doctrine ORM:该扩展与Doctrine ORM紧密集成,允许开发者轻松地对实体属性进行加密。
- Halite/Defuse:项目支持使用Halite和Defuse这两个知名的加密库,提供了更高的安全性保障。
登录后查看全文
热门项目推荐
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。C098
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
477
3.56 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
287
320
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
849
446
openEuler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。
C
235
98
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
450
180
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.28 K
705