Hangfire.Dashboard.Authorization:为Hangfire Dashboard提供强大的授权过滤器
2024-09-24 10:53:10作者:农烁颖Land
项目介绍
Hangfire.Dashboard.Authorization 是一个专为基于.NET Framework的ASP.NET应用程序设计的授权过滤器库。它为Hangfire的Dashboard提供了多种授权机制,确保只有经过授权的用户才能访问和管理后台任务。无论是OWIN-based的身份验证还是基本身份验证,该库都能轻松集成到现有的Hangfire项目中,提供灵活且安全的访问控制。
项目技术分析
技术栈
- Hangfire.Core: 该库依赖于Hangfire.Core 1.6及以上版本,确保与现有Hangfire项目的兼容性。
- OWIN: 支持OWIN-based的身份验证,适用于现代ASP.NET应用程序。
- Basic Authentication: 提供基本身份验证选项,适用于需要简单且快速集成的场景。
- SHA1加密: 默认使用SHA1进行密码加密,同时支持自定义加密算法。
核心功能
- IAuthorizationFilter & IDashboardAuthorizationFilter: 所有提供的类都实现了这两个接口,确保与Hangfire的授权机制无缝集成。
- 灵活的授权配置: 支持基于用户、角色和声明的授权过滤器,满足不同场景下的授权需求。
- 安全增强: 提供SSL强制选项,确保数据传输的安全性。
项目及技术应用场景
应用场景
- 企业级后台任务管理: 适用于需要严格控制后台任务访问权限的企业级应用,确保只有授权人员才能管理和监控任务。
- 多租户应用: 在多租户环境中,使用不同的授权过滤器来隔离不同租户的任务管理权限。
- 安全敏感的应用: 对于需要高安全性的应用,使用SSL强制和密码加密来增强数据传输和存储的安全性。
技术优势
- 易于集成: 通过NuGet包轻松集成到现有项目中,无需复杂的配置。
- 灵活的授权策略: 支持多种授权方式,满足不同应用场景的需求。
- 安全性高: 提供SSL强制和密码加密选项,确保数据的安全性。
项目特点
1. 多样的授权机制
Hangfire.Dashboard.Authorization 提供了多种授权机制,包括基于用户、角色和声明的授权过滤器。开发者可以根据实际需求选择合适的授权方式,灵活配置访问权限。
2. 强大的安全性
该库支持SSL强制选项,确保数据在传输过程中的安全性。同时,默认使用SHA1进行密码加密,并支持自定义加密算法,进一步增强数据存储的安全性。
3. 易于使用
通过简单的配置,即可将授权过滤器集成到Hangfire的Dashboard中。无论是OWIN-based的身份验证还是基本身份验证,都能轻松实现,无需复杂的代码编写。
4. 兼容性强
该库兼容Hangfire.Core 1.6及以上版本,确保与现有Hangfire项目的无缝集成。无论是新项目还是现有项目,都能轻松引入并使用。
总结
Hangfire.Dashboard.Authorization 是一个功能强大且易于集成的授权过滤器库,适用于需要严格控制后台任务访问权限的ASP.NET应用程序。通过灵活的授权机制和强大的安全性,它能够满足各种复杂场景下的授权需求,是Hangfire项目中不可或缺的一部分。
如果你正在寻找一个能够为Hangfire Dashboard提供强大授权支持的解决方案,Hangfire.Dashboard.Authorization 绝对值得一试!
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
317
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
852
Ascend Extension for PyTorch
Python
157
178
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++
639
246
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
242
85
暂无简介
Dart
606
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
310
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
470
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
364
3.02 K