Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

WSO2 CEP кодирует логин/пароль в адаптере WSO2

В (CEP) WSO2 Adapter логин и пароль нужно писать так:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<outputEventAdaptor name="WSO2_Adaptor" statistics="disable"
  trace="disable" type="wso2event" xmlns="http://wso2.org/carbon/eventadaptormanager">
  <property name="username">admin</property>
  <property name="receiverURL">tcp://localhost:7611</property>
  <property name="password">admin</property>
  <property name="authenticatorURL">ssl://localhost:7711</property>
</outputEventAdaptor>

Можно ли закодировать логин и пароль и вместо admin/admin написать закодированные параметры, например MD5 или что-то другое?

wso2 wso2carbon encode wso2cep adaptor
13.05.2015

Ответы:


1

Это не поддерживается по умолчанию в CEP 3.1.0. Но это доступно в грядущей версии 4.0.0 (которая будет выпущена в ближайшее время), где все поля пароля зашифрованы по умолчанию [1].

[1] https://wso2.org/jira/browse/CEP-1018

14.05.2015
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..