Hashid Rails:安全且优雅的ID转换神器
2024-05-20 22:23:16作者:胡易黎Nicole
在构建Web应用时,我们经常需要隐藏敏感信息如数据库序列号,而Hashid Rails是一个非常棒的解决方案。这个开源Gem能帮助你的Rails应用将模型的ID转化为短小、唯一的哈希字符串,保护数据隐私的同时,保持数据库操作的灵活性。
项目介绍
Hashid Rails是基于Ruby实现的Hashids库的一个集成工具,它无缝地与Rails框架结合,使得你无需修改大量代码就可以为你的模型启用哈希ID。这不仅可以增加应用的安全性,还能让URL看起来更简洁,更易于记忆。
项目技术分析
Hashid Rails采用先进的哈希算法来加密和解密ID,算法支持自定义盐值(salt)、最小哈希长度以及可选的字符集。在保持数据库中的整数ID不变的前提下,为用户提供了一种安全的对外显示ID的方式。此外,它还提供了一个配置接口,允许你在全局或模型级别定制哈希参数。
应用场景
- 隐藏敏感数据:对于用户ID、订单ID等敏感信息,Hashid Rails可以有效防止通过ID直接推测其他数据。
- 美化URL:哈希ID使URL看起来更专业,易于分享。
- 新增功能:即使在应用已经上线后,也能轻松添加此特性,不会影响现有的数据库记录。
项目特点
- 易用性:只需在模型中简单引入
Hashid::Rails,就可自动替换find和to_param方法,无需额外的编码工作。 - 灵活性:允许配置哈希ID的长度、字符集,甚至可以在每个模型上单独设置。
- 安全性:默认启用了签名机制,防止混淆哈希ID和常规ID,确保数据安全。
- 向后兼容:即使在项目后期添加此特性,也不会对已有的数据库记录产生影响。
安装与使用
只需一行命令,即可将Hashid Rails添加到你的Gemfile:
gem "hashid-rails", "~> 1.0"
然后运行bundle安装并载入。之后,在模型中加入Hashid::Rails,像使用ID一样使用哈希ID进行查找。
class Model < ActiveRecord::Base
include Hashid::Rails
end
@model = Model.find(params[:hashid])
Hashid Rails让你在享受哈希ID带来的便利性的同时,无需担忧复杂的实现细节。现在,就是开始使用Hashid Rails,提升你的Rails应用数据安全性的时候了!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
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++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218