gssapi

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    我正試圖使用​​Spring LDAP連接到AD。我能夠使用簡單身份驗證連接到服務器,但對於其中一臺服務器,只有GSS-API身份驗證處於活動狀態。我無法使用Spring LDAP連接到此服務器。 有人可以幫助指導我解決這個問題嗎?任何幫助真的很感激! 下面是我的代碼; @Configuration @Profile("prod") public class AppProdConfig {

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    我在我的shell驅動程序腳本的spark-submit之前調用kinit keytab。問題是,其工作本身,但是當我致電貝司機紙條它通過了Oozie,我得到這個錯誤: Stdoutput py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o49.saveAsTextFile. Stdoutput : org.apache

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    我使用的是Win10,Putty,Vagrant和Virtualbox。 我設置好一切以同樣的方式我也爲我的Ubuntu /信賴箱(這完美地工作),但試圖登錄到我的CentOS框後我收到此錯誤: 斷開:不支持的認證方法可用(服務器發送:publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic) 我已經看了一堆線程在這裏和其他地方,但還沒有找到我的問題的答案。謝謝你的幫助。

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    我正在運行JMeter,取決於JDK 1.8的Krb5LoginModule。 在我看來,Krb5LoginModule不能在多個請求中維護一個kerberos會話。這導致HTTP 401和每次請求前重新握手。 我試圖重現一個嚴重的間歇性性能問題的生產環境,我想在我的測試中包含Kerberos/SSO身份驗證,但我無法將它設置爲像運行我的Windows客戶端一樣運行REST服務器。 REST服務器

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    我正在開發一個跨平臺的應用程序,它將連接到在Windows Server 2012上運行的代理服務器。訪問代理服務器的憑據將是系統憑據,以便用戶不會不必手動輸入憑據。我將Windows和Linux計算機連接到Windows服務器域,並使用WS 2k12中的DNS條目。我能夠使用WinHTTP API(NTLM)在Windows上完成上述要求。在Linux上,我使用cURL。我閱讀了關於使用gssa

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    在過去幾天中,我已經使用GSS-API和SPNEGO構建了概念驗證演示。其目的是讓用戶通過Http RESTful Web服務單點登錄我們定製應用服務器提供的服務。 持有有效Kerberos票據授予票據(TGT)的用戶可以調用啓用SPNEGO的Web服務,客戶端和服務器將協商, 用戶將通過身份驗證(由Kerberos和應用程序級別),並且將(在成功認證時)在他的票證緩存中爲我的服務負責人提供服務票

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    基本上我想這樣做(Python),但在藥劑: import requests from requests_kerberos import HTTPKerberosAuth, OPTIONAL kerberos_auth = HTTPKerberosAuth(mutual_authentication=OPTIONAL) r = requests.get("http://example.org

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    對不起,我的問題是否顯而易見,但是我是從嵌入式世界中開發而來的。 我試圖在c/C++中開發一個簡單的Windows應用程序,以通過KDC直接使用GSSAPI或Kerberos API進行身份驗證。假設是KDC,服務器組件已經就位。我想我理解通過Kerberos進行身份驗證的整個過程如何在客戶端,服務器和KDC之間工作。 問題是我不知道從哪裏開始使用GSSAPI或Kerberos API。我在Vis

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    我創建了2個使用GSS-API的演示Kerberos客戶端。 一個在Python3中,第二個在Java中。 這兩個客戶端似乎大致相同,並且都「工作」,因爲我得到的服務票據被我的Java GSS-API服務負責人接受。 但是在測試中,我注意到Python客戶端將服務票證保存在kerberos憑證緩存中,而Java客戶端似乎不保存票證。 我使用「klist」來查看憑證緩存的內容。 我的客戶端運行在Lu

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    我正在運行Fedora 24並且安裝了MariaDB 15.1 Distrib 10.1.24-MariaDB 64位。我是非root用戶,我想創建一個我自己的數據庫。於是,我跟着答案說明: Mysql without root privilege 當我執行 mysql_install_db --datadir=$HOME/dbfarms/mysql 它確實完成,但給出了以下警告/錯誤(過濾時