Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

OAuth: как получить аутентифицированную информацию о пользователе после токена доступа?

  1. Пользователь получает доступ к клиенту приложения
  2. Клиент приложения перенаправляет пользователя на сервер авторизации (через пользовательский агент / браузер)
  3. Пользователь вводит свои учетные данные (логин / пароль)
  4. Сервер авторизации подтверждает учетные данные и отправляет код авторизации (в случае предоставления кода авторизации) или токен доступа (в случае неявного предоставления) в URI перенаправления (в моем случае настраиваемая схема Android, указывающая на мое приложение). ...

(другие шаги, связанные с обменом токенами или этапами использования токена доступа, опущены)

Как и когда клиент приложения получает информацию о пользователе, который предоставил свои учетные данные (например, идентификатор или имя пользователя) ??

Я использую безопасный проект OAuth API (https://github.com/OAuth-Apis/apis) для моего сервера авторизации и сервера ресурсов / API, сгенерированного генератором кода Swagger.

С запросами и ответами токенов все в порядке, а сервер авторизации сохраняет ключи доступа с информацией о штрафе аутентифицированных участников. Также есть конечная точка для получения этой информации о субъекте: / tokenInfo, но эта конечная точка предназначена для использования Resource Server (требуются учетные данные Resource Server).

Итак, моя проблема связана только с клиентом приложения для получения информации о пользователе .... Я могу создать конечную точку в своем api только для получения информации о пользователе / ​​принципале на основе указанного маркера доступа и конечной точки / tokenInfo и вернуться к клиенту приложения , но это странно .... Думаю, для этого есть стандарт ...

Кто-нибудь может мне помочь?

15.12.2016

Ответы:


1

Если сервер ресурсов не предоставляет API, который возвращает информацию о пользователе, клиентское приложение не может получить информацию о пользователе. Если такой API существует, клиентское приложение может получить информацию о пользователе, обратившись к API с помощью токена доступа.

Если сервер авторизации поддерживает OpenID Connect, есть два стандартных способа получить пользователя Информация. Один из них - запросить сервер авторизации выдать токен идентификатора, который содержит информацию о пользователе. Другой - доступ к конечной точке UserInfo . Подробнее см. OpenID Connect Core 1.0. .

15.12.2016
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..


© 2024 nano-hash.ru, Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование