Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Ошибка единого входа в Azure: AADSTS50020, когда приглашение = согласие и пользователь является действующей учетной записью

У меня есть приложение MUTITENAT в моем Azure ActiveDirectory. Я использую его для входа пользователей на свой веб-сайт.

При перенаправлении пользователя мы не использовали параметр «подсказка». Нам это не нравится, потому что если пользователь уже вошел в систему, а затем щелкнул ссылку: он перенаправляется на лазурный, а затем автоматически перенаправляется на мой сайт, ничего не принимая.

Итак, теперь мы хотим, чтобы пользователь принял разрешения. Поэтому при перенаправлении пользователя мы добавляем параметр «подсказка = согласие».

Проблема в том, что теперь каждая действующая учетная запись, которая пытается войти в систему, получает страницу ошибки Azure с этим сообщением об ошибке:

AADSTS50020: учетная запись пользователя «[email protected]» от поставщика удостоверений «live.com» не существует в клиенте «XXX» и не может получить доступ к приложению «xxx» в этом клиенте. Сначала необходимо добавить учетную запись в качестве внешнего пользователя в арендаторе. Выйдите и войдите снова, используя другую учетную запись пользователя Azure Active Directory.

Подробнее об ошибке и моей актуальной конфигурации:

  • Я использую общие конечные точки для вызова api (/ common / oauth2 / authorize и / common / oauth2 / token)
  • Я также пытаюсь войти в систему, даже если у меня была реальная учетная запись. Это тоже не удается
  • Кроме того, когда я пытаюсь войти в систему с учетной записью Azure (будь то мой клиент или другой клиент), он работает нормально (перенаправляя пользователя на мой веб-сайт с параметром кода).

Ответы:


1

Поддержка LiveID доступна только в конечной точке v2.

Судя по тому, что вы опубликовали, вы попадаете в конечную точку v1. Чтобы перейти на v2, вам нужно будет позвонить

/common/oauth2/v2.0/authorize
/common/oauth2/v2.0/token

Или, если вы используете конечную точку метаданных для обнаружения конечных точек аутентификации:

https://login.microsoftonline.com/common/v2.0/.well-known/openid-configuration

Есть еще несколько вещей, которые вам нужно будет настроить как часть использования конечной точки v2, например, использование областей вместо ресурсов. Кроме того, конечная точка v2 еще не поддерживает все потоки.

Дополнительную информацию можно найти в документации модели приложения Azure AD V2..

07.06.2016
  • Если кто-то (например, я) придет сюда после того, как обнаружил URL-адреса конечных точек, а не жестко запрограммировал их, похоже, вы можете принудительно настроить конечные точки v2.0 с помощью login.microsoftonline.com/common/v2.0/.well-known/ 07.06.2018
  • 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..