权限管理入门:认证 vs 授权,以及通用权限模型

简介: 权限管理是企业系统安全的核心,涵盖认证(你是谁)与授权(你能做什么)。常用RBAC模型通过角色实现灵活授权,微服务架构下则需结合JWT、网关鉴权与分布式权限协同设计,确保系统安全可控。

在几乎所有企业级系统中,权限管理都是安全体系的核心。简单来说,它解决两个根本问题:

你是谁?(认证)

你能做什么?(授权)

这两个环节共同构成了用户访问系统的“守门人”。


1. 什么是权限管理?

✅ 认证(Authentication)—— “你是谁?”

这是登录过程的核心。

系统通过用户名 + 密码(或其他凭证,如短信、OAuth2、JWT)验证用户身份是否合法。

  • 成功 → 登录进入系统;
  • 失败 → 提示“用户名或密码错误”。

这一步只关心“你是不是系统里的用户”,不涉及你能干什么。

✅ 授权(Authorization)—— “你能做什么?”

登录成功后,系统根据你的身份(通常是角色)决定:

  • 能看到哪些菜单?
  • 能访问哪些接口?
  • 能操作哪些数据?

比如:

  • 普通员工只能查看自己的报销单;
  • 财务人员可以审批所有报销;
  • 管理员能看到整个组织架构。

这就是基于权限的资源控制,防止越权操作、数据泄露或流程混乱。

📌 一个完整的权限系统 = 认证 + 授权


2. 通用权限管理模型

为了高效实现授权逻辑,业界总结了几种经典模型。最常用的是 RBAC(基于角色的访问控制),但了解其他模型有助于技术选型。

(1)ACL(Access Control List)—— 访问控制列表

  • 核心思想:直接在资源上绑定“谁可以访问”。
  • 例如:文件 A 允许 用户1、用户3 读写。
  • 优点:简单直观;
  • 缺点:用户一多,维护成本爆炸式增长。

适合小型系统或资源粒度极细的场景(如操作系统文件权限)。


(2)RBAC(Role-Based Access Control)—— 基于角色的访问控制 ✅(最主流)

  • 核心思想:引入“角色”作为中间层。
用户 ——<分配>——> 角色 ——<拥有>——> 权限(菜单/接口/按钮)
  • 例如:
  • 创建角色 “财务专员”;
  • 给该角色分配 “查看报销单”、“审批报销” 权限;
  • 将用户张三分配到该角色。
  • 优点
  • 权限管理集中、灵活;
  • 新增用户只需分配角色,无需逐个赋权;
  • 支持角色继承(如“超级管理员”包含所有角色权限)。

💡 几乎所有后台管理系统(如 OA、ERP、CMS)都采用 RBAC 模型。


(3)其他模型(扩展了解)

模型 全称 特点
DAC Discretionary Access Control 资源拥有者自主授权(如 Linux 文件 chmod)
MAC Mandatory Access Control 系统强制控制,用户不可更改(用于军事/高安全场景)
ABAC Attribute-Based Access Control 基于属性动态判断(如“工作时间+部门+安全等级”组合决策),灵活性极高,但复杂

在微服务架构中,RBAC 仍是主流,但可结合 ABAC 实现更细粒度的动态权限(如数据行级权限)。


3. 微服务下的权限挑战

在单体应用中,权限逻辑集中在一处;但在微服务架构中:

  • 用户认证通常由 统一认证中心(如 OAuth2 + JWT)处理;
  • 各微服务需自行校验 JWT 中的角色/权限信息;
  • 权限数据可能分散在不同服务中(如用户服务管角色,订单服务管订单权限);
  • 需要设计 权限同步机制权限查询 API

因此,现代权限系统往往:

  • 使用 JWT Token 携带用户角色和权限声明;
  • 在网关层做初步鉴权;
  • 在业务服务中做细粒度授权校验。

小结

  • 认证 = 登录,确认身份
  • 授权 = 控制能访问什么
  • RBAC 是最实用、最广泛采用的权限模型
  • 微服务下需将权限体系与认证中心、API 网关协同设计。


相关文章
|
12天前
|
数据采集 人工智能 安全
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
构建AI智能体:七十、小树成林,聚沙成塔:随机森林与大模型的协同进化
随机森林是一种基于决策树的集成学习算法,通过构建多棵决策树并结合它们的预测结果来提高准确性和稳定性。其核心思想包括两个随机性:Bootstrap采样(每棵树使用不同的训练子集)和特征随机选择(每棵树分裂时只考虑部分特征)。这种方法能有效处理大规模高维数据,避免过拟合,并评估特征重要性。随机森林的超参数如树的数量、最大深度等可通过网格搜索优化。该算法兼具强大预测能力和工程化优势,是机器学习中的常用基础模型。
344 164
|
6天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 机器人
阿里云百炼大模型赋能|打造企业级电话智能体与智能呼叫中心完整方案
畅信达基于阿里云百炼大模型推出MVB2000V5智能呼叫中心方案,融合LLM与MRCP+WebSocket技术,实现语音识别率超95%、低延迟交互。通过电话智能体与座席助手协同,自动化处理80%咨询,降本增效显著,适配金融、电商、医疗等多行业场景。
345 155
|
7天前
|
编解码 人工智能 自然语言处理
⚽阿里云百炼通义万相 2.6 视频生成玩法手册
通义万相Wan 2.6是全球首个支持角色扮演的AI视频生成模型,可基于参考视频形象与音色生成多角色合拍、多镜头叙事的15秒长视频,实现声画同步、智能分镜,适用于影视创作、营销展示等场景。
581 4
|
15天前
|
SQL 自然语言处理 调度
Agent Skills 的一次工程实践
**本文采用 Agent Skills 实现整体智能体**,开发框架采用 AgentScope,模型使用 **qwen3-max**。Agent Skills 是 Anthropic 新推出的一种有别于mcp server的一种开发方式,用于为 AI **引入可共享的专业技能**。经验封装到**可发现、可复用的能力单元**中,每个技能以文件夹形式存在,包含特定任务的指导性说明(SKILL.md 文件)、脚本代码和资源等 。大模型可以根据需要动态加载这些技能,从而扩展自身的功能。目前不少国内外的一些框架也开始支持此种的开发方式,详细介绍如下。
1018 7

热门文章

最新文章