配置Tomcat与SOAP客户端的SSL通信指南

需积分: 9 0 下载量 93 浏览量 更新于2024-11-08 收藏 182KB PDF 举报
"该文档由Peter Glynn和Darrell Drake编写,主要介绍如何在Apache Tomcat上设置SOAP通信,并使用SSL进行安全连接。文档适用于对Java安全知识了解较少的用户,旨在帮助他们快速配置SSL连接的Apache SOAP/Tomcat应用程序。文档包含了一个简短的X.509证书链创建教程以及SOAP和SSL安装的故障排除部分。" 本文档的目标是指导用户完成以下步骤: 1. **安装Java Secure Socket Extensions (JSSE)**:JSSE是Java平台的一个扩展,提供了实现安全套接字层(SSL)和传输层安全(TLS)协议所需的类。首先,你需要从Sun(现在的Oracle)下载并安装JSSE包,以启用Tomcat和SOAP客户端的SSL支持。 2. **生成客户端和服务器证书**:SSL通信依赖于数字证书来验证身份。你需要生成一对密钥(私钥和公钥)以及相应的证书。这包括: - **a. 生成服务器密钥和证书**:使用Keytool工具创建服务器的自签名证书,用于标识服务器身份。 - **b. 导出服务器证书**:将生成的服务器证书导出,以便客户端可以信任此服务器。 - **c. 生成客户端密钥和证书**:同样,为SOAP客户端创建密钥和证书,确保客户端的安全。 - **d. 导出客户端证书**:客户端证书也需要导出,以便服务器可以验证客户端的身份。 - **e. 导入证书到密钥库**:将服务器和客户端证书导入各自的密钥库,如JKS(Java Key Store)。 3. **设置Tomcat进行SSL通信**:配置Tomcat的`server.xml`文件,启用SSL连接器,指定密钥库路径、密码等,以使Tomcat能够处理加密的HTTPS请求。 4. **修改SOAP客户端使用SSL**:在SOAP客户端代码中,需要更新网络连接设置,以使用SSL协议,例如更改URL为HTTPS,并提供任何必要的信任管理器以接受服务器证书。 此外,文档还提供: - **X.509证书链创建教程**:X.509是标准的数字证书格式,证书链用于表示证书的签发关系,确保证书的信任链完整。 - **故障排除**:在实施过程中,可能会遇到各种问题,如证书不被信任、连接失败等。这部分内容将提供解决这些问题的建议和方法。 这份文档详细地解释了如何在Tomcat环境中设置SOAP通信并使用SSL进行安全的数据交换,适合初学者和开发者参考。

import ast from dataclasses import dataclass from typing import List import pandas as pd import json ["text", "六十一岁还能办什么保险"] @dataclass class FAQ: title: str sim_questions: List[str] answer: str faq_id: int ori_data = pd.read_csv('baoxianzhidao_filter.csv') data = [] exist_titles = set() for index, row in enumerate(ori_data.iterrows()): row_dict = row[1] title = row_dict['title'] if title not in exist_titles: data.append(FAQ(title=title, answer=row_dict['reply'], sim_questions=[title], faq_id=index)) exist_titles.add(title) from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks pipeline_ins = pipeline(Tasks.faq_question_answering, 'damo/nlp_mgimn_faq-question-answering_chinese-base') bsz = 32 all_sentence_vecs = [] batch = [] sentence_list = [faq.title for faq in data] for i,sent in enumerate(sentence_list): batch.append(sent) if len(batch) == bsz or (i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0): # if i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0: sentence_vecs = pipeline_ins.get_sentence_embedding(batch) all_sentence_vecs.extend(sentence_vecs) batch.clear() import faiss import numpy as np hidden_size = pipeline_ins.model.network.bert.config.hidden_size # hidden_size = pipeline_ins.model.bert.config.hidden_size index = faiss.IndexFlatIP(hidden_size) vecs = np.asarray(all_sentence_vecs, dtype='float32') index.add(vecs) from modelscope.outputs import OutputKeys def ask_faq(input, history=[]): # step1: get sentence vector of query query_vec = pipeline_ins.get_sentence_embedding([input])[0] query_vec = np.asarray(query_vec, dtype='float32').reshape([1, -1]) # step2: faq dense retrieval _, indices = index.search(query_vec, k=30) # step3: build support set support_set = [] for i in indices.tolist()[0]: faq = data[i] support_set.append({"text": faq.title, "label": faq.faq_id, "index": i}) # step4: faq ranking rst = pipeline_ins(input={"query_set": input, "support_set": support_set}) rst = rst[OutputKeys.OUTPUT][0][0] pred_label = rst['label'] pred_score = rst['score'] # get answer by faq_id pred_answer = "" pred_title = "" for faq in data: if faq.faq_id == pred_label: pred_answer = faq.answer pred_title = faq.title break history.append((f'{pred_answer}|(pred_title:{pred_title},pred_score:{pred_score:.3f})')) return history优化这段代码

2023-04-20 上传