SpringSecurity权限管理

本文涉及的产品
RDS DuckDB + QuickBI 企业套餐,8核32GB + QuickBI 专业版
简介: 权限管理包含认证与授权两大核心:认证校验用户身份(登录),授权分配角色权限,控制可访问的资源与操作。通过ACL、RBAC等通用模型,构建安全可靠的系统访问控制机制,保障数据与流程安全。

当用户访问某个系统时,需要根据用户的账户、密码进行存在性校验。如果通过则提示:登录成功,同时进入到系统中;反之登录失败则提示:用户名或密码错误。这种我们叫做权限管理中的认证场景,如下:还有一种除了登录的认证之外的场景:系统在登录的瞬间,判断用户的角色,从而得到下图左侧的不同菜单树。这种我们叫做权限管理中的授权场景,如下:以上就是权限管理系统中最常见的两种校验场景,即:为了避免系统的使用者因为权限控制的缺失而出现操作不当、数据泄露、流程卡住等问题而出现的一套校验机制。 认证就是确认用户身份,也就是我们常说的登录。授权则是根据系统提前设置好的规则,给用户分配可以访问某一资源的权限,用户根据自己所具备的权限,去执行相应的操作。一个优秀的认证+授权系统可以为我们的应用系统提供强有力的安全保障功能。当我们看到下面的界面时,一定不陌生而一个用户的权限信息往往是多个角色叠加最终形成一个个可以被访问的菜单集合这就是一些典型的权限管理基础的CURD,背后支撑我们的都是接下来要了解的

2.通用权限管理模型
笔者的学习认知中,对于一个新框架往往都会先去学习一下底层模型(即表结构及关系),因此这里我们就来了解一下通用的权限管理有哪些,各自的模型关系大概是什么样子,好对我们接下来的学习有个全局认知。除了本节讲解的ACL、RBAC,还有一些的DAC、MAC、ABAC,感兴趣的读者们可以自行了解一下。AC...
微服务技术栈

相关文章
|
5天前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
蚂蚁百宝箱正式发布AI构建能力:自然语言一键生成企业级智能体,助力业务创新提效
5月21日,蚂蚁百宝箱上线全新AI构建能力,支持自然语言一键生成智能体、营销活动与场景化Skill,深度融合行业资产与工程化能力,零代码、高可用、可交付。新用户注册即赠海量tokens,速体验!
240 2
|
3月前
|
人工智能 自然语言处理 安全
灵感启发:日产文章 100 篇,打造“实时热点洞察”引擎
在算法时代,内容创作者困于低效手工生产。Inspo Radar 是一套基于 AI Agent 的实时热点洞察与自动化内容生成系统:猎犬Agent全网抓取、侦探Agent深度检索、主编Agent策略策划、LLM编辑自动成文。依托阿里云函数计算AgentRun平台,开箱即用,日产百篇——不是替代思考,而是解放生产力,做工具的主人,而非算法的奴隶。(
|
6月前
|
XML Java 数据格式
SpringBoot@Configuration使用总结
被@Configuration标注的类视为Spring配置类,等同于XML配置文件。通过@Bean注册Bean,结合AnnotationConfigApplicationContext可启动IOC容器,加载并管理Bean实例,包括配置类自身。
|
6月前
|
人工智能 NoSQL 前端开发
面试真题
多套AI与Java技术面试题汇总,涵盖RAG、智能体、大模型部署、分布式系统、JVM调优、数据库设计等核心内容,深入考察候选人项目经验、架构设计及技术深度,适用于中高级工程师岗位选拔。
|
6月前
|
消息中间件 人工智能 Linux
基于 RocketMQ 构建 高可靠 A2A 通信通道
A2A协议由Google于2025年发起,旨在实现跨厂商AI智能体的标准化通信。基于RocketMQ构建的异步通信方案,支持任务分发、流式交互与状态同步,助力多智能体系统高效协作,推动开放可扩展的Agent生态发展。
|
6月前
|
消息中间件 人工智能 NoSQL
RocketMQ for AI:重新定义 AI 应用通信范式
RocketMQ LiteTopic 专为 AI 场景设计,应对长时会话、高延迟、大上下文等挑战。支持百万级轻量队列,实现会话级私有通道与细粒度订阅。LiteConsumer 可动态管理节点级订阅,免去 Redis 依赖与广播开销,简化架构,提升稳定性。原生支持断点续传、状态恢复,保障 AI 多轮交互的可靠闭环,构建高效、弹性的新一代通信模型。(239字)
|
6月前
|
消息中间件 人工智能 决策智能
AgentScope x RocketMQ:构建多智能体应用组合
AgentScope是阿里开源的多智能体开发框架,支持模块化、透明化、可定制的智能体构建。集成RocketMQ实现高效A2A通信,助力打造如“智能旅行助手”等复杂协作应用,推动开发者友好型AI生态发展。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
大模型训练方法与技术术语解释
预训练、微调、RLHF、思维链等技术共同构建大模型核心能力。预训练夯实语言基础,微调适配特定任务,RLHF对齐人类偏好,思维链提升推理,少/零样本实现快速迁移,指令微调增强指令理解,自监督利用海量文本,温度控制生成风格,蒸馏压缩模型规模,缩放定律指引性能增长路径。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
大模型基础概念术语解释
大语言模型(LLM)基于Transformer架构,通过海量文本训练,实现强大语言理解与生成。其核心为自注意力机制,结合Token化、位置编码与嵌入层,支持万亿级参数规模。参数增长带来涌现能力,如复杂推理与泛化性能。混合专家模型(MoE)提升效率,推动模型持续扩展。
|
6月前
|
存储 人工智能 Java
面试回答示例篇
本文系统介绍了AI开发核心技术:SpringAI、LangChain4J与LangChain框架对比,智能体设计原理,RAG增强生成、Tool Calling工具调用、MCP协议、向量知识库等关键技术,并结合实际项目讲解AI集成、模型选型、私有化部署、流式输出、上下文管理及大模型幻觉解决方案,涵盖从架构设计到落地优化的完整实践路径。(239字)