1.1.1.1和1.1.1.2实现单点登录怎么弄

1.1.1.1和1.1.1.2是两个IP地址，它们并不直接与单点登录（Single Sign-On，简称SSO）相关。单点登录是一种身份验证机制，允许用户使用一组凭据（例如用户名和密码）登录到一个系统后，可以无需再次输入凭据即可访问其他关联系统。

要实现单点登录，通常需要以下步骤：

1. 集中身份认证：建立一个中心身份认证系统，例如使用OpenID Connect、OAuth或SAML等标准协议。该系统负责验证用户的身份，并生成一个令牌（Token）来表示用户的登录状态。

2. 配置关联系统：将需要实现单点登录的各个系统配置为信任中心身份认证系统。这些系统在用户访问时，会将用户重定向到中心身份认证系统进行身份验证。

3. 令牌传递：一旦用户在中心身份认证系统成功登录并获得令牌，该令牌将被传递给其他关联系统。这可以通过将令牌作为参数或标头添加到每个请求中来实现。

4. 令牌验证：每个关联系统在接收到用户请求时，需要验证令牌的有效性和合法性。这通常涉及到对令牌进行解码、验证签名和检查权限等操作。

5. 单点注销：当用户注销或会话过期时，中心身份认证系统需要通知所有关联系统注销用户的会话，以确保用户无法再访问这些系统。

相关问题

单点登录SSO 需求说明

一、需求背景
随着企业内部系统的增多，用户需要频繁登录各个系统，造成了用户体验不佳和安全性隐患。为了提高用户体验和系统安全性，需要引入单点登录（SSO）解决方案，实现用户一次登录即可访问多个系统。

二、需求概述
单点登录（SSO）是一种身份验证和授权机制，允许用户使用一组凭据（例如用户名和密码）进行一次登录，然后在不同的应用程序和系统中无需重复登录即可访问资源。主要功能包括：

1. 用户认证：提供统一的身份认证机制，用户只需进行一次登录认证即可访问多个系统。
2. 会话管理：管理用户的登录会话状态，确保用户在一段时间内可以无需重新认证访问多个系统。
3. 用户授权：实现对用户的角色和权限进行统一管理和控制，确保用户在不同系统中的访问权限一致。
4. 单点注销：提供单点注销功能，用户退出一个系统后可以同时退出其他已登录的系统。
5. 安全性保护：采用安全的身份验证机制，如加密、令牌、证书等，保障用户身份和数据的安全性。

三、详细需求描述
1. 用户认证
1.1. 支持多种身份认证方式，如用户名密码、LDAP、OAuth等。
1.2. 支持多因素认证，如短信验证码、指纹识别、硬件令牌等。
1.3. 支持单点登录与外部身份提供商（IdP）集成，如ADFS、Okta、Ping Identity等。
1.4. 支持自定义认证流程，满足不同系统的特定需求。

2. 会话管理
2.1. 管理用户的登录会话状态，确保用户在一段时间内可以无需重新认证访问多个系统。
2.2. 实现会话过期和续签机制，保障会话的安全性和可用性。
2.3. 支持会话监控和管理，包括会话超时、并发登录限制等。

3. 用户授权
3.1. 统一管理和控制用户的角色和权限信息。
3.2. 支持基于角色和权限的访问控制，确保用户在不同系统中的访问权限一致。
3.3. 提供角色和权限的动态分配和调整机制，方便系统管理员进行管理。

4. 单点注销
4.1. 提供单点注销功能，用户退出一个系统后可以同时退出其他已登录的系统。
4.2. 确保注销操作的安全性，防止未经授权的用户访问已注销的系统。

5. 安全性保护
5.1. 采用安全的身份验证机制，如加密、令牌、证书等，保障用户身份和数据的安全性。
5.2. 对敏感信息进行加密传输，防止信息泄露。
5.3. 提供安全审计和日志记录功能，追踪用户的登录和操作行为。

四、技术实现方案
1. 选择适合的单点登录协议，如SAML、OAuth、OpenID Connect等。
2. 采用身份提供商（IdP）和服务提供商（SP）的架构，将认证和授权分离。
3. 使用安全框架和加密算法，确保用户凭证和数据的安全性。
4. 使用会话管理机制，如Cookie、Token、Session等，实现会话的跟踪和管理。

五、需求交付物
1. 需求说明书；
2. 系统设计文档；
3. 系统源代码；
4. 用户手册；
5. 系统部署说明。

根据给定控制点生成均匀双三次B样条曲面，写出代码。 控制点如下： (1.0, 1.0, 10.0), (1.2, 2.5, 11.5), (1.9, 3.0, 9.8), (1.4, 4.5, 14.2), (1.1, 5.5, 13.0) (2.5, 1.1, 12.4), (2.8, 2.2, 10.4), (2.1, 3.5, 10.6), (1.9, 4.2, 12.0), (2.2, 6.0, 13.3) (3.3, 1.3, 11.0), (3.5, 2.5, 9.8), (2.9, 3.3, 15.0), (3.6, 4.5, 12.5), (3.1, 5.5, 11.5) (4.2, 1.1, 14.2), (4.4, 2.2, 13.1), (3.9, 3.2, 11.8), (5.2, 4.8, 12.8), (5.9, 6.5, 14.0)

由于均匀双三次B样条曲面的生成过程比较复杂，代码实现也较为繁琐，这里只提供一个大致的实现框架，具体实现细节可以根据实际情况进行调整。

import numpy as np

# 定义插值多项式和权值矩阵
def basis_func(t):
    return np.array([(1-t)**3, 4*(1-t)**2*t, 6*(1-t)*t**2, t**3])

def weight_matrix(u, v):
    N = np.zeros((4,4))
    for i in range(4):
        for j in range(4):
            N[i,j] = basis_func(u)[i] * basis_func(v)[j]
    return N

# 按照网格排列控制点
control_points = np.array([
    [1.0, 1.0, 10.0], [1.2, 2.5, 11.5], [1.9, 3.0, 9.8], [1.4, 4.5, 14.2], [1.1, 5.5, 13.0],
    [2.5, 1.1, 12.4], [2.8, 2.2, 10.4], [2.1, 3.5, 10.6], [1.9, 4.2, 12.0], [2.2, 6.0, 13.3],
    [3.3, 1.3, 11.0], [3.5, 2.5, 9.8], [2.9, 3.3, 15.0], [3.6, 4.5, 12.5], [3.1, 5.5, 11.5],
    [4.2, 1.1, 14.2], [4.4, 2.2, 13.1], [3.9, 3.2, 11.8], [5.2, 4.8, 12.8], [5.9, 6.5, 14.0]
])
control_points = control_points.reshape((5,4,3))

# 定义网格的行列数
n_rows = control_points.shape[0]
n_cols = control_points.shape[1]

# 定义参数u和v的步长
delta_u = 0.1
delta_v = 0.1

# 定义曲面上的点数
n_points_u = int(1/delta_u) + 1
n_points_v = int(1/delta_v) + 1

# 初始化曲面上的点和法向量数组
points = np.zeros((n_points_u, n_points_v, 3))
normals = np.zeros((n_points_u, n_points_v, 3))

# 对于每个网格单元，计算出其对应的插值多项式和权值矩阵
for i in range(n_rows-3):
    for j in range(n_cols-3):
        for u_idx in range(n_points_u):
            for v_idx in range(n_points_v):
                u = u_idx * delta_u
                v = v_idx * delta_v
                N = weight_matrix(u, v)
                M = np.zeros((3,3))
                for ii in range(4):
                    for jj in range(4):
                        M += N[ii,jj] * np.outer(control_points[i+ii,j+jj,:], control_points[i+ii,j+jj,:])
                M_inv = np.linalg.inv(M)
                P = np.zeros(3)
                for ii in range(4):
                    for jj in range(4):
                        P += N[ii,jj] * control_points[i+ii,j+jj,:]
                point = np.dot(P, M_inv)
                points[u_idx,v_idx,:] = point
                normal = np.zeros(3)
                for ii in range(4):
                    for jj in range(4):
                        dP_du = 3 * (control_points[i+ii,j+jj+1,:] - control_points[i+ii,j+jj-1,:])
                        dP_dv = 3 * (control_points[i+ii+1,j+jj,:] - control_points[i+ii-1,j+jj,:])
                        normal += N[ii,jj] * np.cross(dP_du, dP_dv)
                normals[u_idx,v_idx,:] = normal / np.linalg.norm(normal)

# 可以对生成的曲面进行可视化等后续操作

需要注意的是，由于本题提供的控制点较少，生成的曲面可能不太平滑，需要通过增加控制点或调整插值参数等方法进一步优化。