koa-helmet 使用教程
1、项目介绍
koa-helmet 是一个用于 Koa 框架的安全头中间件集合。它通过设置各种 HTTP 头来增强应用程序的安全性,防止常见的网络攻击,如跨站脚本攻击(XSS)、点击劫持(clickjacking)等。koa-helmet 是基于 helmet 这个 npm 包实现的,专门为 Koa 框架进行了适配。
2、项目快速启动
安装
首先,你需要在你的项目中安装 koa-helmet:
npm install koa-helmet
使用
在你的 Koa 应用程序中引入并使用 koa-helmet:
const Koa = require('koa');
const helmet = require('koa-helmet');
const app = new Koa();
// 使用 koa-helmet 中间件
app.use(helmet());
app.use(async ctx => {
ctx.body = 'Hello World';
});
app.listen(3000);
运行
启动你的应用程序:
node app.js
现在,你的 Koa 应用程序已经启用了 koa-helmet,并设置了多个安全头来保护你的应用。
3、应用案例和最佳实践
应用案例
假设你正在开发一个博客网站,你希望保护用户免受 XSS 攻击和点击劫持。通过使用 koa-helmet,你可以轻松地为你的应用程序添加这些安全头。
最佳实践
-
内容安全策略(CSP):通过设置
Content-Security-Policy头,你可以限制页面中可以加载的资源,从而防止 XSS 攻击。app.use(helmet.contentSecurityPolicy({ directives: { defaultSrc: ["'self'"], scriptSrc: ["'self'", 'trusted-cdn.com'], }, })); -
X-Frame-Options:通过设置
X-Frame-Options头,你可以防止你的页面被嵌入到其他网站的 iframe 中,从而防止点击劫持。app.use(helmet.frameguard({ action: 'deny' })); -
Strict-Transport-Security:通过设置
Strict-Transport-Security头,你可以强制浏览器只通过 HTTPS 访问你的资源,从而防止中间人攻击。app.use(helmet.hsts({ maxAge: 31536000, // 1 year includeSubDomains: true, }));
4、典型生态项目
koa-helmet 的生态项目
-
Koa:
koa-helmet是基于 Koa 框架的,Koa 是一个轻量级的 Node.js 框架,非常适合构建高性能的 Web 应用程序。 -
Helmet:
koa-helmet是helmet的 Koa 版本,helmet是一个用于 Express 框架的安全头中间件集合。 -
Koa-Router:在 Koa 应用程序中,
koa-router是一个常用的路由管理工具,可以与koa-helmet结合使用,为不同的路由设置不同的安全策略。
通过这些生态项目的结合使用,你可以构建一个既安全又高效的 Koa 应用程序。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00