Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Предотвращение ботов AWS-Cognito с помощью google reCaptcha

Моя проблема заключается в POST-запросе, если пользователь является ботом или человеком.

Невозможно отправить форму запроса на стороне клиента, иначе вы получите сообщение об ошибке в запросе OPTIONS:" (ответ на предварительный запрос не проходит проверку контроля доступа: отсутствует заголовок "Access-Control-Allow-Origin" на запрошенном ресурсе)», потому что запрос возможен только со стороны сервера.

В AWS-Cognito есть способ использовать функцию предварительной аутентификации для проверки чего-то подобного, но я не смог найти способ передать элемент ответа в функцию.

Итак, мой вопрос: есть ли способ реализовать Google recaptcha на AWS Cognito?

amazon-web-services recaptcha aws-cognito
07.08.2017

  • Вы нашли способ сделать это? Я тоже ищу решение. 10.03.2018

Ответы:


1

Вы можете отправить это как validationData в запросе на регистрацию и выполнить логику проверки recaptcha в триггере SNS Lambda.

Вот фрагмент с использованием библиотеки AWS Amplify, простите за машинописный текст:

Клиент

class AuthService {
  ...

  public signUp(
    emailAddress: string,
    phoneNumber: string,
    password: string,
    recaptchaToken: string
  ): Observable<ISignUpResult> {

    const recaptchaTokenAttributeData: ICognitoUserAttributeData = {
      Name: 'recaptchaToken',
      Value: recaptchaToken
    };

    const signupParams: SignUpParams = {
      username: emailAddress,
      password,
      attributes: {
        'email': emailAddress,
        'phone_number': phoneNumber
      },
      validationData: [
        new CognitoUserAttribute(recaptchaTokenAttributeData)
      ]
    };

    return fromPromise(Auth.signUp(signupParams));
  }

  ...
}

Триггер Cognito для лямбда-кода PreSignUp SNS

export async function validateHuman(
  event: CognitoUserPoolTriggerEvent, 
  context: Context, 
  callback: Callback
): Promise<CognitoUserPoolTriggerHandler> {

  try {
    const recaptchaToken: string = event.request.validationData.recaptchaToken;

    console.log(recaptchaToken);

    const isHuman: boolean = await googleRecaptcha.verify({response: recaptchaToken}, (error: Error) => {
      if (error) {
        console.error(error);

        return false;
      }

      return true;
    });

    if (!isHuman) {
      throw new Error('Not human');
    }

    callback(null, event);

    return;
  } catch (error) {
    console.error(error);
    callback(null, new Response(INTERNAL_SERVER_ERROR, {message: 'Something went wrong'}));

    return;
  }
}
27.11.2018
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..