ASP.NET Identity 中的用户密码PasswordHash 如何自定义加密或者明文存储?

boyyao 2020-06-09 05:30:02
因为有现有程序需要访问同一个字段。现有程序又不方便更改。所以希望能自定义加密方式。请问如何实现?
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masanaka 2020-06-09
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实现IPasswordHasher这个接口,只要实装HashPassword和VerifyHashedPassword这两个方法,在HashPassword里用你自己想用的hash规则。
然后在Startup的ConfigureServices里注册你的实现,记得要在设定Identity之前,是AddDefaultIdentity还是AddIdentity,这个取决你。
最简单的例子,比方说hash规则就是原密码+'abc’。
public class MyPasswordHasher<TUser> : IPasswordHasher<TUser> where TUser : class
{
public string HashPassword(TUser user, string password)
{
return $"{password}abc";
}

public PasswordVerificationResult VerifyHashedPassword(TUser user, string hashedPassword, string providedPassword)
{
if (HashPassword(user, providedPassword).Equals(hashedPassword))
{
return PasswordVerificationResult.Success;
}
else
{
return PasswordVerificationResult.Failed;
}
}
}

然后在ConfigureServices里注册
public void ConfigureServices(IServiceCollection services)
{
services.AddScoped<IPasswordHasher<IdentityUser>, MyPasswordHasher<IdentityUser>>();

services.AddDbContext<ApplicationDbContext>(options =>
options.UseSqlServer(
Configuration.GetConnectionString("DefaultConnection")));
services.AddDefaultIdentity<IdentityUser>(options => options.SignIn.RequireConfirmedAccount = true)
.AddEntityFrameworkStores<ApplicationDbContext>();
services.AddControllersWithViews();
services.AddRazorPages();
}

注册密码是Cph-111,注册完后你就可以在数据库里看到按照自定义hash规则生成的PasswordHash。
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收购微软,逼微软把你的功能改到 ASP.NET 新版本中。
github_36000833 2020-06-09
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明文存储?

教训还不够深刻??
极客诗人 2020-06-09
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identity的方法重写?
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模的优势、适用边界及工程化实现路径。

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