Azure Functions 隔离模式下的JWT签名验证异常分析
问题现象
近期在Azure Functions的隔离模式(Isolated)部署环境中,多个区域(包括East US、South East Asia和West Europe)出现了JWT令牌验证异常。系统日志中频繁记录Microsoft.IdentityModel.Tokens.SecurityTokenSignatureKeyNotFoundException异常,错误信息显示"IDX10503: Signature validation failed. Token does not have a kid"。
技术背景
JWT(JSON Web Token)是广泛使用的身份验证令牌格式,其安全性依赖于数字签名验证。在验证过程中,系统会检查令牌头部的"kid"(Key ID)字段,该字段标识用于验证签名的密钥。当令牌缺少这个关键字段时,验证流程将无法确定使用哪个密钥进行签名验证。
问题分析
从技术细节来看,这个问题具有以下特征:
-
时间相关性:问题首次出现在10月23日,随后在10月29日扩展到其他区域,这与Azure Functions运行时的版本更新周期吻合。
-
版本相关性:当将运行时版本回退到4.36.0.23246时,问题消失,表明这是新版引入的兼容性问题。
-
影响范围:问题出现在使用Isolated托管模型的函数应用中,且应用本身并未直接引用相关身份验证库,暗示问题可能出在宿主环境层面。
-
异常表现:虽然出现验证异常,但函数执行结果和性能未受影响,说明这是验证流程中的非致命警告。
根本原因
根据技术团队的分析,这个问题与Azure Functions宿主环境中集成的身份验证中间件更新有关。新版本对JWT验证流程实施了更严格的检查,特别是对"kid"字段的强制性要求。而某些场景下生成的令牌可能不包含这个字段,导致验证失败。
解决方案
目前推荐的解决方案是:
-
临时回退:将FUNCTIONS_EXTENSION_VERSION环境变量设置为4.36.0.23246,使用已知稳定的运行时版本。
-
等待官方修复:微软团队已经确认这是已知问题,并将在后续版本中提供修复。
技术建议
对于开发人员,建议:
-
检查应用程序中的JWT令牌生成逻辑,确保符合最新规范要求。
-
监控官方更新公告,及时获取问题修复信息。
-
在测试环境中验证新版本运行时,再部署到生产环境。
这个问题虽然不影响功能,但建议开发团队保持关注,因为它可能预示着未来更严格的验证要求。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00