Springboot+springSecurity+CAS
时间: 2023-10-07 18:12:00 浏览: 191
Spring Security 是一个功能强大的身份验证和授权框架，可以集成到 Spring Boot 中，用于保护应用程序的安全性。它提供了一套完整的认证和授权机制，可以用于验证用户身份、保护资源和限制访问权限。
CAS（Central Authentication Service）是一种单点登录（SSO）协议和实现方式。它允许用户在一次登录后，无需再次输入用户名和密码就可以访问多个应用程序。CAS 可以与 Spring Security 集成，提供统一的身份验证和单点登录功能。
在使用 Spring Boot 和 Spring Security 构建应用程序时，可以将 CAS 集成到 Spring Security 中，实现单点登录和统一的身份认证。通过配置 Spring Security，可以指定 CAS 作为认证提供者，并定义受保护的资源和权限规则。当用户访问受保护的资源时，将被重定向到 CAS 服务器进行身份认证，并返回认证结果。认证成功后，用户将被重定向回原始应用程序，并获得访问权限。
通过集成 Spring Security 和 CAS，可以实现方便而安全的身份验证和单点登录功能，提高应用程序的安全性和用户体验。
相关问题
springboot+security+cas 集成后 我请求一个应用地址加随便后缀为什么都能直接跳转
这个问题的原因可能是因为您在集成Spring Security时，没有配置好访问控制规则。您可以通过配置Spring Security中的HttpSecurity来限制访问规则，例如：
```java
@Override
protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
http.authorizeRequests()
.antMatchers("/admin/**").hasRole("ADMIN")
.antMatchers("/public/**").permitAll()
.anyRequest().authenticated()
.and()
.formLogin()
.loginPage("/login")
.permitAll()
.and()
.logout()
.logoutUrl("/logout")
.permitAll();
}
```
上述代码中，我们对访问/admin/**的请求进行了权限控制，只有拥有ADMIN角色的用户才能访问；对于/public/**的请求则允许所有用户访问；其他所有请求需要进行身份认证才能访问。
如果您已经配置好了访问控制规则，那么您需要检查一下您的CAS服务端是否已经配置好了服务端口，并且您的应用能够正确地接收CAS返回的ticket，以及验证ticket是否合法。
springboot集成springsecurity和cas
Spring Boot可以轻松地集成Spring Security和CAS，以下是集成的步骤：
1. 添加依赖
在pom.xml中添加以下依赖：
```
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-security</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.jasig.cas.client</groupId>
<artifactId>cas-client-core</artifactId>
<version>3.4.1</version>
</dependency>
</dependencies>
```
2. 配置CAS客户端
在application.properties中添加以下配置：
```
cas.server-url-prefix=https://cas.example.com:8443/cas
cas.server-login-url=https://cas.example.com:8443/cas/login
cas.client-host-url=http://localhost:8080
cas.client-host-login-url=http://localhost:8080/login
cas.validation-type=CAS
```
其中，`cas.server-url-prefix`和`cas.server-login-url`为CAS服务器的地址，`cas.client-host-url`和`cas.client-host-login-url`为客户端的地址。
3. 配置Spring Security
在SecurityConfig类中配置Spring Security：
```
@Configuration
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
@Override
protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
http.authorizeRequests()
.antMatchers("/login**").permitAll()
.anyRequest().authenticated()
.and()
.formLogin().loginPage("/login").permitAll()
.and()
.logout().permitAll();
}
@Override
public void configure(AuthenticationManagerBuilder auth) throws Exception {
auth.inMemoryAuthentication()
.withUser("user").password("{noop}password").roles("USER");
}
}
```
其中，`configure(HttpSecurity http)`方法配置了请求的权限和登录页面，`configure(AuthenticationManagerBuilder auth)`方法配置了用户和角色。
4. 创建登录页面
创建登录页面，例如login.html：
```
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Login</title>
</head>
<body>
<form method="post" action="/login">
<label for="username">Username:</label>
<input type="text" id="username" name="username" />
<br />
<label for="password">Password:</label>
<input type="password" id="password" name="password" />
<br />
<input type="submit" value="Log In" />
</form>
</body>
</html>
```
5. 运行程序
运行程序并访问登录页面，输入用户名和密码，即可登录。如果CAS服务器验证通过，则会重定向回客户端页面。
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资源摘要信息:"本资源提供了一套基于MATLAB实现的小波阈值去噪算法代码。用户可以通过运行主文件"project.m"来执行该去噪算法，并观察到对一张256x256像素的黑白“莱娜”图片进行去噪的全过程。此算法包括了添加AWGN（加性高斯白噪声）的过程，并展示了通过Visushrink硬阈值和软阈值方法对图像去噪的对比结果。此外，该实现还包括了对图像信噪比（SNR）的计算以及将噪声图像和去噪后的图像的打印输出。Visushrink算法的参考代码由M.Kiran Kumar提供，可以在Mathworks网站上找到。去噪过程中涉及到的Lipschitz指数计算，是基于Venkatakrishnan等人的研究，使用小波变换模量极大值（WTMM）的方法来测量。"
知识点详细说明：
1. MATLAB环境使用：本代码要求用户在MATLAB环境下运行。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境，广泛应用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。
2. 小波阈值去噪：小波去噪是信号处理中的一个技术，用于从信号中去除噪声。该技术利用小波变换将信号分解到不同尺度的子带，然后根据信号与噪声在小波域中的特性差异，通过设置阈值来消除或减少噪声成分。
3. Visushrink算法：Visushrink算法是一种小波阈值去噪方法，由Donoho和Johnstone提出。该算法的硬阈值和软阈值是两种不同的阈值处理策略，硬阈值会将小波系数小于阈值的部分置零，而软阈值则会将这部分系数缩减到零。硬阈值去噪后的信号可能有更多震荡，而软阈值去噪后的信号更为平滑。
4. AWGN（加性高斯白噪声）添加：在模拟真实信号处理场景时，通常需要对原始信号添加噪声。AWGN是一种常见且广泛使用的噪声模型，它假设噪声是均值为零、方差为N0/2的高斯分布，并且与信号不相关。
5. 图像处理：该实现包含了图像处理的相关知识，包括图像的读取、显示和噪声添加。此外，还涉及了图像去噪前后视觉效果的对比展示。
6. 信噪比（SNR）计算：信噪比是衡量信号质量的一个重要指标，反映了信号中有效信息与噪声的比例。在图像去噪的过程中，通常会计算并比较去噪前后图像的SNR值，以评估去噪效果。
7. Lipschitz指数计算：Lipschitz指数是衡量信号局部变化复杂性的一个量度，通常用于描述信号在某个尺度下的变化规律。在小波去噪过程中，Lipschitz指数可用于确定是否保留某个小波系数，因为它与信号的奇异性相关联。
8. WTMM（小波变换模量极大值）：小波变换模量极大值方法是一种小波分析技术，用于检测信号中的奇异点或边缘。该技术通过寻找小波系数模量极大值的变化来推断信号的局部特征。
9. 系统开源：该资源被标记为“系统开源”，意味着该MATLAB代码及其相关文件是可以公开访问和自由使用的。开源资源为研究人员和开发者提供了学习和实验的机会，有助于知识共享和技术发展。
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5. 开发环境：易语言提供了集成开发环境（IDE），其中包含了代码编辑器、调试器以及一系列辅助开发工具。
6. 跨平台：易语言支持在多个操作系统平台编译和运行程序，如Windows、Linux等。
7. 社区支持：易语言有着庞大的用户和开发社区，社区中有很多共享的资源和代码库，便于用户学习和解决编程中遇到的问题。
在处理图形图像方面，易语言能够：
1. 图像文件读写：支持常见的图像文件格式如JPEG、PNG、BMP等的读取和保存。
2. 图像处理功能：包括图像缩放、旋转、裁剪、颜色调整、滤镜效果等基本图像处理操作。
3. 图形绘制：易语言提供了丰富的绘图功能，包括直线、矩形、圆形、多边形等基本图形的绘制，以及文字的输出。
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1. 获取画板上的图像：首先需要从画板组件中获取到用户当前绘制或已经存在的图像数据。
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在易语言社区中，用户可以根据自己的需求修改和扩展画板图像缩放源码，或者根据提供的API进一步开发更多高级图像处理功能，从而丰富软件的功能和用户体验。