Duende IdentityServer 5.0.0 版本发布:安全性与功能全面升级
IdentityServer 是一个功能强大的开源身份认证和授权框架,它为现代应用程序提供了OAuth 2.0和OpenID Connect协议的实现。作为.NET生态系统中最重要的身份解决方案之一,IdentityServer 5.0.0版本的发布带来了多项重要改进和新特性,进一步提升了系统的安全性、可靠性和灵活性。
核心新特性
自动密钥管理
5.0.0版本引入了自动密钥管理功能,这是一个重大改进。系统现在能够自动生成、轮换和管理用于签名和加密操作的密钥材料。这一特性极大地简化了生产环境中的密钥管理,减少了人为错误的风险,同时确保了密钥的定期轮换,符合安全最佳实践。
资源指示器支持
新增的资源指示器(Resource Indicators)功能允许客户端在令牌请求中指定目标资源服务器。这使得系统能够为特定资源颁发具有限定范围的令牌,增强了令牌的精确性和安全性。在多租户或微服务架构中,这一功能尤为重要。
持久授权数据保护
为了进一步提升安全性,5.0.0版本为持久授权数据提供了数据保护机制。这意味着存储在数据库中的授权码、刷新令牌等敏感信息现在会被加密存储,即使发生数据意外暴露的情况,也无法直接利用这些数据。
安全增强
许可证验证
新版本引入了许可证验证机制,确保系统在授权许可下运行。这一功能不仅保护了开发者的权益,也为企业用户提供了合规性保障。
改进的令牌安全性
每个新颁发的访问令牌现在都会生成唯一的JTI(JWT ID),增强了令牌的可追踪性和安全性。同时,系统提供了配置选项来控制是否在ID令牌中包含会话哈希(s_hash),为开发者提供了更灵活的会话管理选择。
用户体验改进
本地化支持增强
现在,系统在会话终止端点支持ui_locales参数,允许根据用户偏好显示本地化的注销界面。这一改进提升了国际用户的体验。
提示处理优化
对prompt参数的处理进行了优化,确保在重定向到登录页面时保留原始值。这使得登录流程更加连贯,减少了用户困惑。
性能与架构优化
在内部实现上,5.0.0版本进行了多项优化:
- 持久授权声明序列化性能优化,减少了存储开销和处理时间
- 移除了对JSON.NET的依赖,转而使用System.Text.Json,提高了序列化效率
- 更新了前端库版本,包括Bootstrap和jQuery,提供了更现代的UI体验
- 改进了HttpContext访问器的使用方式,提升了请求处理的可靠性
总结
Duende IdentityServer 5.0.0版本是一个重要的里程碑,它不仅引入了多项关键新功能,还在安全性、性能和用户体验方面做出了显著改进。自动密钥管理简化了运维工作,资源指示器为复杂架构提供了更好的支持,而数据保护机制则进一步加固了系统的安全性。这些改进使得IdentityServer继续保持在.NET身份认证领域的领先地位,为构建安全、可靠的现代应用程序提供了坚实基础。
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。C043
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
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
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0121
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