Azure Data Studio在MacOS连接SQL Server时启用扩展保护的注意事项
在使用Azure Data Studio连接SQL Server时,管理员可能会遇到一个特殊场景:当在SQL Server配置管理器中启用了"扩展保护"(Extended Protection)功能后,MacOS用户无法通过Windows身份验证连接服务器,而Windows用户则不受影响。本文将深入分析这一现象的技术背景和解决方案。
扩展保护功能概述
扩展保护是SQL Server提供的一项安全功能,主要用于增强身份验证过程的安全性。它通过验证客户端和服务器之间的通道绑定令牌(Channel Binding Token)来防止中间人攻击。该功能有三个配置选项:
- 关闭(Off):完全不使用扩展保护
- 允许(Allowed):对支持扩展保护的操作系统启用,不支持的则忽略
- 必需(Required):强制要求所有连接都必须支持扩展保护
问题现象分析
当SQL Server的扩展保护设置为"必需"时,MacOS上的Azure Data Studio用户会遇到连接失败的问题,错误信息显示"来自不受信任域的登录"或"无法使用Windows身份验证"。而同一时间,Windows用户却可以正常连接。
这种现象的根本原因在于操作系统层面对扩展保护的支持差异。Windows操作系统原生支持扩展保护机制,能够正确处理通道绑定令牌。而MacOS系统目前尚未实现对SQL Server扩展保护功能的完整支持。
解决方案
针对这一情况,数据库管理员有以下几种可行的解决方案:
-
将扩展保护设置为"允许"模式:这是最推荐的平衡方案。在此模式下,支持扩展保护的系统会启用该功能,而不支持的系统(如MacOS)仍能正常连接,只是不享受扩展保护带来的额外安全性。
-
为MacOS用户创建SQL登录账号:如果必须保持扩展保护为"必需"模式,可以为MacOS用户单独创建SQL Server身份验证账号,绕过Windows身份验证。
-
评估安全需求:如果环境中MacOS用户占多数且安全要求允许,可以考虑保持扩展保护为"关闭"状态,但需评估潜在的安全风险。
技术建议
对于混合环境(同时包含Windows和MacOS用户)的企业,建议采用以下最佳实践:
- 在生产环境中将扩展保护设置为"允许"模式,既保障了支持系统的安全性,又兼容不支持的系统
- 定期检查MacOS系统更新,关注是否添加了对SQL Server扩展保护的支持
- 对于高安全要求的场景,考虑为MacOS用户提供Windows虚拟机或远程桌面方案
总结
Azure Data Studio作为跨平台的数据库管理工具,在不同操作系统上可能会遇到功能支持差异。扩展保护功能就是一个典型案例。理解这些差异有助于管理员做出合理的配置决策,在安全性和可用性之间取得平衡。对于必须使用MacOS连接SQL Server的用户,目前建议采用"允许"模式或SQL身份验证作为临时解决方案。
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