Google.Cloud.Iap.V1 2.8.0版本发布:增强身份代理功能
2025-07-07 12:34:34作者:咎岭娴Homer
Google.Cloud.Iap.V1是Google Cloud Identity-Aware Proxy(IAP)的.NET客户端库,它提供了一种安全的方式来控制对云应用程序和虚拟机的访问。IAP通过身份验证和授权来保护应用程序,确保只有经过验证的用户才能访问资源。
主要更新内容
新增身份源与劳动力身份联合功能
在2.8.0版本中,IAP引入了对劳动力身份联合(Workforce Identity Federation)的支持。这一功能允许组织使用现有的身份提供商(如Active Directory)来管理对云资源的访问,而无需创建和管理单独的Google Cloud身份。
新版本增加了两个关键设置字段:
workforce_identity_settings:配置劳动力身份联合的相关参数identity_sources:定义身份验证的来源
这一功能特别适合已经建立了成熟身份管理系统的企业,可以无缝地将现有身份系统与Google Cloud集成,简化用户管理流程。
文档与注释改进
本次更新对多个字段的文档注释进行了优化,使开发者能更清晰地理解各参数的作用:
- 修改了
TunnelDestGroup消息中name、cidrs和fqdns字段的注释说明 - 更新了
PolicyType枚举的注释,使其更准确地反映实际用途
可选字段标记
为了提高API的灵活性,新版本将多个字段标记为可选,包括:
IapSettings中的access_settings和application_settingsAccessSettings中的多个子设置字段ReauthSettings中的认证方法、最大年龄和策略类型AttributePropagationSettings中的表达式、输出凭证等
这些变更意味着开发者在使用API时可以更灵活地配置所需功能,而不必为不需要的选项提供默认值。
技术影响与最佳实践
对于已经使用IAP的开发者,升级到2.8.0版本需要注意以下几点:
-
劳动力身份联合功能为企业提供了新的身份验证选项,但需要额外的配置工作。建议在测试环境中先验证集成效果。
-
大量字段被标记为可选后,现有代码可能需要进行调整以适应新的可选性。虽然这不会破坏向后兼容性,但建议检查是否有依赖这些字段默认行为的代码。
-
文档注释的改进有助于更好地理解API设计意图,建议开发团队花时间阅读更新后的文档,以充分利用IAP的功能。
对于新项目,建议直接采用2.8.0版本,利用其更灵活的配置选项和增强的身份验证功能来构建更安全的应用程序访问控制层。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-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).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
304
2.68 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
133
162
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++
630
222
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
459
暂无简介
Dart
595
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
232
307
🎉 (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
1.06 K
613
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
612
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
361
2.56 K