![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/342/455/ff7/342455ff7f8b1d592f1c7c55a13e6bff.jpg)
Привет, Хабр!
С каждым годом мы становимся свидетелями все большего количества сбоев в системах безопасности, утечек данных и хакерских атак даже на самые маленькие проекты.
Identity and Access Management (IAM) выступает как наша первая линия обороны. Оно не просто защищает наши данные, но и гарантирует, что правильные люди имеют доступ к нужной информации в нужное время. Каждая вторая транзакция в мире происходит онлайн, безопасность становится не просто приоритетом, а необходимостью.
IAM — это комплексная система, охватывающая многие процессы, которые организация использует для управления идентификацией пользователей и их доступом к различным ресурсам.
Основные компоненты и процессы
1. Идентификация
Идентификация — это процесс, в ходе которого пользователь представляется системе, обычно путем ввода уникального идентификатора (например, имени пользователя). Идентификатор обычно связан с профилем пользователя в базе данных IAM, содержащем информацию о пользователе и его роли в системе.
2. Аутентификация
Аутентификация — это процесс проверки утверждения пользователя о своей идентичности.
Методы аутентификации: Включают в себя что-то, что знает пользователь (пароль), что-то, что у пользователя есть (токен, смарт-карта), что-то, что является частью пользователя ( например биометрические данные).
Многофакторная аутентификация (MFA): Объединяет два или более методов аутентификации для повышения безопасности.
Многофакторная аутентификация (MFA) увеличивает безопасность, требуя от пользователя предоставить два или более фактора аутентификации. Эти факторы обычно делятся на что-то, что пользователь знает (пароль), что-то, что у пользователя есть (телефон, токен), и что-то, что является частью пользователя (биометрия).
Имитация процесса MFA с использованием пароля и одноразового пароля (OTP), отправленного на телефон пользователя:
import pyotp
import getpass
def generate_otp(secret):
totp = pyotp.TOTP(secret)
return totp.now()
def verify_password(user_password):
# Это просто пример. В реальном приложении пароль должен быть захеширован и проверен с хешированным паролем в базе данных.
return user_password == "UserSecretPassword"
def verify_otp(user_otp, secret):
totp = pyotp.TOTP(secret)
return totp.verify(user_otp)
# Имитация процесса MFA
user_password = getpass.getpass("Введите ваш пароль: ")
if verify_password(user_password):
secret = "MFRGGZDFMZTWQ2LK" # Этот секрет должен быть уникальным для каждого пользователя и храниться в безопасности
otp = generate_otp(secret)
print(f"Ваш одноразовый пароль: {otp}")
user_otp = input("Введите одноразовый пароль: ")
if verify_otp(user_otp, secret):
print("Аутентификация прошла успешно!")
else:
print("Неверный одноразовый пароль.")
else:
print("Неверный пароль.")
SAML, OAuth, OpenID Connect
Эти протоколы обеспечивают аутентификацию и обмен данными между системами.
SAML (Security Assertion Markup Language) используется для обмена аутентификационными и авторизационными данными между сторонами. OAuth — это протокол, который позволяет приложениям получать ограниченный доступ к учетным записям пользователей. OpenID Connect — это слой идентификации поверх OAuth 2.0.
Имитация клиентского приложения OAuth:
import requests
client_id = 'YOUR_CLIENT_ID'
client_secret = 'YOUR_CLIENT_SECRET'
authorization_url = 'https://example.com/oauth/authorize'
token_url = 'https://example.com/oauth/token'
redirect_uri = 'https://yourapp.com/callback'
# Получение кода авторизации
auth_response = requests.get(authorization_url, {'response_type': 'code', 'client_id': client_id, 'redirect_uri': redirect_uri})
auth_code = auth_response.json()['code']
# Обмен кода авторизации на токен доступа
token_response = requests.post(token_url, {'grant_type': 'authorization_code', 'code': auth_code, 'client_id': client_id, 'client_secret': client_secret, 'redirect_uri': redirect_uri})
access_token = token_response.json()['access_token']
print(f"Токен доступа: {access_token}")
3. Авторизация
Авторизация определяет, какие действия или ресурсы доступны аутентифицированному пользователю.
Ролевой доступ (RBAC): Пользователи назначаются ролям, каждая из которых связана с определенными правами доступа.
В модели ролевого доступа пользователи назначаются ролям, и каждая роль связана с определенными правами доступа. Это позволяет централизованно управлять правами доступа, назначая пользователям роли вместо индивидуальных прав.
RBAC с использованием классов и декораторов для контроля доступа:
class User:
def __init__(self, roles):
self.roles = roles
def has_role(role):
def decorator(f):
def wrapper(user, *args, **kwargs):
if role in user.roles:
return f(user, *args, **kwargs)
else:
raise Exception("Недостаточно прав доступа")
return wrapper
return decorator
@has_role('admin')
def delete_user(user, target_user_id):
print(f"Пользователь {target_user_id} удален.")
# Создание пользователя с определенными ролями
admin_user = User(['admin', 'user'])
# Попытка выполнения действия
try:
delete_user(admin_user, target_user_id=1234)
except Exception as e:
print(e)
Основанный на атрибутах доступ (ABAC): Доступ предоставляется на основе атрибутов (характеристик) пользователя, ресурса, действия и контекста.
В ABAC доступ предоставляется на основе атрибутов пользователя, ресурса, действия и контекста. Это позволяет создавать более динамичные и тонко настроенные политики доступа.
Реализация ABAC с использованием функций и условий:
def access_control(user_attributes, resource_attributes, action):
if user_attributes['role'] == 'admin':
return True
if user_attributes['department'] == resource_attributes['department'] and action == 'read':
return True
return False
user_attributes = {'role': 'user', 'department': 'sales'}
resource_attributes = {'department': 'sales'}
action = 'read'
if access_control(user_attributes, resource_attributes, action):
print("Доступ разрешен.")
else:
print("Доступ запрещен.")
Политика безопасности: Определяет правила, которые управляют авторизацией, обычно в виде набора правил или условий.
4. Управление идентификацией
Управление идентификацией включает в себя создание, обновление, и удаление учетных записей пользователей и их атрибутов.
Управление учетными записями: Процессы для создания, модификации и удаления учетных записей в системах и приложениях.
Каталог служб: Централизованные репозитории для хранения и управления идентификационными данными (например, Active Directory).
Синхронизация и интеграция данных: Соединение различных систем и баз данных для обеспечения целостности данных пользователя.
5. Управление сессиями
Управление сессиями отслеживает активность аутентифицированного пользователя в системе.
Токены сессии: Используются для поддержания состояния сессии пользователя между запросами.
Timeouts и политики сессий: определяют, как долго пользователь может оставаться в системе без активности, предотвращая злоупотребления и утечки данных из-за забытых открытых сессий.
Имитация таймаута сессии:
import time
SESSION_TIMEOUT = 300 # 5 минут
last_activity_time = time.time()
def check_session():
if time.time() - last_activity_time > SESSION_TIMEOUT:
print("Сессия истекла.")
return False
print("Сессия активна.")
return True
# Имитация активности пользователя
time.sleep(100) # Пользователь неактивен 100 секунд
if check_session():
print("Выполнение действий в системе...")
else:
print("Необходимо повторно войти в систему.")
6. Журналирование и мониторинг
Это база. Отслеживание и запись всех событий, связанных с идентификацией, аутентификацией, авторизацией и управлением доступом необходимо абсолютно везде и всегда.
Журналы аудита: Фиксация всех важных событий для последующего анализа.
Системы мониторинга: Непрерывное отслеживание для обнаружения необычных паттернов или потенциальных угроз.
7. Интеграция с другими системами
IAM должна быть интегрирована с другими системами и сервисами организации.
APIs и сервисы: Для обмена данными между IAM и другими системами.
Федеративная идентификация: Позволяет пользователям использовать одни и те же учетные данные для доступа к различным системам.
IAM — это не статичная система, а динамичный набор процессов, об этом важно помнить.
Значение IAM для архитектуры приложений
Особенности IAM для трех типов архитектур: монолитная, микросервисная и облачная:
Монолитная архитектура:
Централизованный контроль доступа: В монолитных приложениях, где все компоненты находятся в одной системе, можно реализовать централизованный контроль доступа. IAM позволяет определить роли и разрешения для пользователей, работающих внутри монолита.
Ограниченные интеграции: Монолиты редко интегрируются с внешними системами для аутентификации, так как они представляют из себя единую систему. Это упрощает настройку IAM.
Ограниченная масштабируемость: Монолиты могут иметь ограниченную масштабируемость, что влияет на способы управления доступом. IAM здесь в первую очередь ориентировано на управление внутренними пользователями и ролями.
Это может выглядеть так:
# Псевдокод примера реалзации IAM в монолитном приложении
class User:
def __init__(self, username, roles):
self.username = username
self.roles = roles
class IAM:
def __init__(self):
self.users = []
def add_user(self, user):
self.users.append(user)
def check_access(self, user, resource):
# проверка доступа пользователя к ресурсу
if user.username in [u.username for u in self.users] and 'admin' in user.roles:
return True
return False
# к примеру можно использовать это таким образом:
iam_system = IAM()
user = User("admin_user", ["admin"])
iam_system.add_user(user)
print(iam_system.check_access(user, "confidential_data"))
Микросервисная архитектура:
Децентрализованный контроль доступа: В микросервисной архитектуре компоненты приложения разделены и могут быть распределены по разным серверам или контейнерам. IAM здесь должно поддерживать децентрализованный контроль доступа, где каждый микросервис может иметь свои правила доступа.
Интеграция с API Gateway: Часто микросервисные приложения используют API Gateway для маршрутизации запросов. IAM должно интегрироваться с API Gateway для обеспечения контроля доступа к микросервисам.
Динамическое масштабирование: Микросервисы легко масштабируются в зависимости от нагрузки. IAM должно учитывать эту динамику и обеспечивать безопасность при динамическом масштабировании.
Взаимодействие с IAM-сервисом через API:
import requests
class IAMService:
def __init__(self, iam_service_url):
self.iam_service_url = iam_service_url
def check_access(self, token, service_name):
response = requests.get(f"{self.iam_service_url}/check_access", params={"token": token, "service": service_name})
return response.json()["access_granted"]
# Пример использования
iam_service = IAMService("http://iam-service.com")
access_token = "user_access_token"
print(iam_service.check_access(access_token, "orders_service"))
Облачная архитектура:
Интеграция с облачными поставщиками: Облачные приложения используют инфраструктуру облачных поставщиков (например, AWS, Azure, Google Cloud). IAM должно интегрироваться с инструментами и службами облачных поставщиков для обеспечения безопасности и управления доступом.
Доступ к ресурсам в облаке: IAM в облачных архитектурах позволяет управлять доступом к различным облачным ресурсам, таким как виртуальные машины, хранилища данных, базы данных и другие.
Гибкий и масштабируемый: IAM в облачных архитектурах обычно более гибкое и масштабируемое, позволяя настраивать доступ на уровне ресурсов, пользователей и групп пользователей.
Мониторинг и аудит: Облачные поставщики предоставляют инструменты мониторинга и аудита, которые можно интегрировать с IAM для отслеживания и анализа действий пользователей.
Интеграция с IAM сервисами облачного провайдера, например, AWS IAM:
import boto3
def check_user_access(aws_access_key_id, aws_secret_access_key, resource_arn):
iam_client = boto3.client('iam', aws_access_key_id=aws_access_key_id, aws_secret_access_key=aws_secret_access_key)
response = iam_client.simulate_principal_policy(PolicySourceArn=resource_arn, ActionNames=['iam:ListUsers'])
return response['EvaluationResults'][0]['EvalDecision'] == 'allowed'
# Пример использования
aws_access_key_id = 'YOUR_AWS_ACCESS_KEY_ID'
aws_secret_access_key = 'YOUR_AWS_SECRET_ACCESS_KEY'
resource_arn = 'arn:aws:iam::123456789012:user/SomeUser'
print(check_user_access(aws_access_key_id, aws_secret_access_key, resource_arn))
В мире, где каждый байт данных имеет значение, выбор подходящего инструмента для Identity and Access Management (IAM) становится критически важным решением для любой организации. Давайте погрузимся в обзор популярных инструментов IAM, таких как Okta и Auth0, и рассмотрим ключевые критерии для выбора наиболее подходящего решения IAM для конкретной архитектуры.
Инструменты для реализации IAM:
Okta
Okta — это облачная платформа IAM, предлагающая широкий спектр функций для управления идентификацией и доступом. Она поддерживает интеграцию с множеством приложений и сервисов, обеспечивает многофакторную аутентификацию, управление доступом на основе политик и обширные возможности по аудиту и отчетности.
Особенности:
Интеграция с более чем 6,000 приложений.
Функционал Single Sign-On (SSO).
Поддержка многофакторной аутентификации.
Удобный интерфейс управления пользователями.
Auth0
Auth0 предлагает гибкую платформу для аутентификации и авторизации, позволяя разработчикам легко интегрировать IAM в любые приложения. Auth0 поддерживает различные протоколы и стандарты, такие как OAuth 2.0, OpenID Connect и SAML.
Особенности:
Поддержка широкого спектра протоколов идентификации.
Настраиваемые потоки аутентификации и авторизации.
Встроенные инструменты для безопасности, включая MFA.
Интеграция с многочисленными языками и фреймворками.
Microsoft Azure Active Directory
Microsoft Azure Active Directory (Azure AD) — это облачный сервис IAM от Microsoft, тесно интегрированный с другими продуктами Microsoft, такими как Office 365 и Azure. Он предоставляет набор функций для управления пользователями и группами, а также для безопасной аутентификации и авторизации.
Особенности:
Глубокая интеграция с продуктами Microsoft.
Поддержка стандартов безопасности, таких как MFA и условный доступ.
Управление идентификаторами для современных и легаси-приложений.
Кстати, можно глянуть их гит и в целом понять, что из себя представляет Azure: https://github.com/AzureAD
Идентификационные данные
Представляют собой информацию, которая идентифицирует конкретного пользователя или субъекта в системе IAM.
Особенности идентификационных данных:
Уникальность: Идентификационные данные должны быть уникальными для каждого пользователя или субъекта. Это позволяет идентифицировать и разграничивать доступ между разными субъектами.
Конфиденциальность: Данные, используемые для идентификации, должны быть конфиденциальными и защищенными от несанкционированного доступа. К ним могут относиться логины, пароли, биометрические данные и т.п.
Актуальность: Информация в идентификационных данных должна быть актуальной. Если пользователь меняет контактные данные или статус в организации, это должно быть отражено в его идентификационных данных.
Для повышения безопасности часто используется многофакторная аутентификация, где идентификационные данные состоят из нескольких факторов, таких как пароль и биометрические данные
Базовая структура идентификационных данных может выглядеть так:
class IdentityData:
def __init__(self, user_id, username, email):
self.user_id = user_id # Уникальный идентификатор пользователя
self.username = username # Логин пользователя
self.email = email # Адрес электронной почты пользователя
self.is_active = True # Статус активности учетной записи (по умолчанию активна)
Класс IdentityData
может использоваться для представления идентификационных данных пользователя. Он включает в себя уникальный идентификатор, логин, адрес электронной почты и статус активности учетной записи. Конечно, в real life структура данных будет более сложной и может включать дополнительные поля в зависимости от конкретных требований организации
Взаимодействие системы Identity and Access Management (IAM) с системами обнаружения вторжений (IDS), антивирусами и протоколами шифрования представляет собой ключевой аспект обеспечения безопасности информационных ресурсов организации. В данной статье мы рассмотрим, как IAM интегрируется и взаимодействует с этими системами для обеспечения комплексной защиты данных и сетей.
IAM и системы обнаружения вторжений (IDS)
Системы обнаружения вторжений (IDS) предназначены для мониторинга сетевой активности и выявления аномальных или вредоносных действий. Взаимодействие IAM с IDS позволяет улучшить обнаружение и реагирование на угрозы.
IAM может интегрироваться с IDS для передачи данных об активности пользователей, изменениях в правах доступа и попытках несанкционированного доступа. Это обеспечивает централизованный мониторинг и позволяет быстро реагировать на подозрительные события. Системы IAM могут предоставлять информацию о пользователях, их ролях и действиях. IDS использует эту информацию для более точной идентификации потенциальных угроз, связанных с учетными записями. При обнаружении аномальной активности IDS может передавать информацию в IAM для временного ограничения доступа пользователя или для требования дополнительной аутентификации.
Антивирусные системы в свою очередь предназначены для обнаружения и блокировки вредоносных программ и кода. Интеграция с IAM способствует более надежной защите от угроз, связанных с вредоносным программным обеспечением. IAM может интегрироваться с антивирусами для автоматического сканирования файлов, загружаемых пользователями. Это позволяет предотвратить загрузку вредоносных файлов на серверы организации. Антивирусные системы могут проверять электронную почту и вложения на наличие вредоносных элементов. IAM может автоматически управлять доступом к подозрительным вложениям и предупреждать пользователей о потенциальных угрозах.
IAM может интегрироваться с протоколами шифрования для обеспечения безопасной аутентификации и авторизации. IAM может поддерживать протоколы шифрования, такие как TLS/SSL, для защиты передаваемых данных. IAM может защищать ключи шифрования, используемые для расшифровки данных.
Для реализации некоторых интеграций в Okta с IDS, антивирусными системами и протоколами шифрования, вам потребуется выполнить несколько шагов:
1. Интеграция Okta с IDS
Цель: Настроить передачу данных о пользовательских активностях из Okta в IDS для мониторинга и выявления подозрительных действий.
Шаги:
Выбор IDS: Убедитесь, что ваша система IDS совместима с Okta. Некоторые популярные IDS, такие как Splunk или AlienVault, имеют встроенную поддержку интеграции с Okta.
Настройка логов: В Okta перейдите в раздел 'System Log'. Здесь вы найдете детальную информацию о пользовательских сессиях, попытках входа и изменениях в правах доступа.
Экспорт логов: Настройте автоматическую отправку логов из Okta в вашу систему IDS. Это может быть реализовано через API Okta или путем интеграции через сторонние сервисы, такие как Splunk HTTP Event Collector: Для этого вам потребуется доступ к Okta API и права администратора в Okta, можно следовать этим шагам:
Получение API токена в Okta:
Войдите в Okta Admin Dashboard.
Перейдите в раздел 'Security' > 'API'.
Создайте новый токен, следуя инструкциям. Запишите этот токен, так как он понадобится для авторизации запросов к API.
Написание скрипта для получения Логов:
Используйте ЯП's, поддерживающие HTTP запросы (например, Python).
Напишите скрипт, который будет делать запросы к эндпоинту
/api/v1/logs
Okta API, используя полученный API токен для аутентификации. Можно использовать этот:
import requests
def fetch_okta_logs(api_token, okta_domain, limit=100):
"""
Получает логи через API Okta.
Параметры:
api_token (str): Токен API для аутентификации в API Okta.
okta_domain (str): Домен вашей организации Okta.
limit (int): Количество записей логов для получения. По умолчанию 100.
Возвращает:
list: Список записей логов из Okta.
"""
# Эндпоинт API Okta для получения логов
url = f"https://{okta_domain}/api/v1/logs"
# Заголовки для аутентификации
headers = {
"Authorization": f"SSWS {api_token}",
"Accept": "application/json"
}
# Параметры для запроса API
params = {
"limit": limit
}
# Выполнение запроса к API
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
# Проверка успешности запроса
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
raise Exception(f"Ошибка получения логов: {response.status_code} - {response.text}")
# Пример использования
# api_token = "ваш_api_token"
# okta_domain = "ваш_okta_domain"
# logs = fetch_okta_logs(api_token, okta_domain)
# print(logs)
Передача данных в IDS: Настройте скрипт таким образом, чтобы он передавал полученные логи в вашу систему IDS. Для передачи данных в систему обнаружения вторжений (IDS) из Okta, вы можете использовать скрипт, который сначала извлекает логи из Okta, а затем отправляет их в IDS. Однако, конкретная реализация будет зависеть от того, какую систему IDS вы используете. Рассмотрим общий пример, используя Python, для отправки логов из Okta в IDS, например, в Splunk с использованием Splunk HTTP Event Collector.
Для этого примера, предположим, что у вас уже есть скрипт для извлечения логов из Okta, как описано ранее. Теперь дополним его функциональностью для отправки этих логов в Splunk.
Необходимые данные:
Splunk HTTP Event Collector URL
Splunk HTTP Event Collector Token
Okta API Token
Okta Domain
Скрипт:
import requests
import json
def fetch_okta_logs(api_token, okta_domain, limit=100):
url = f"https://{okta_domain}/api/v1/logs"
headers = {"Authorization": f"SSWS {api_token}", "Accept": "application/json"}
params = {"limit": limit}
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
raise Exception(f"Error fetching logs: {response.status_code} - {response.text}")
def send_logs_to_splunk(logs, splunk_collector_url, splunk_token):
headers = {
"Authorization": f"Splunk {splunk_token}",
"Content-Type": "application/json"
}
for log in logs:
response = requests.post(splunk_collector_url, headers=headers, data=json.dumps(log))
if response.status_code not in [200, 201, 202]:
raise Exception(f"Error sending log to Splunk: {response.status_code} - {response.text}")
# ПРИМЕр использования
# api_token = "your_okta_api_token"
# okta_domain = "your_okta_domain"
# splunk_collector_url = "your_splunk_collector_url"
# splunk_token = "your_splunk_token"
# logs = fetch_okta_logs(api_token, okta_domain)
# send_logs_to_splunk(logs, splunk_collector_url, splunk_token)
Использование скрипта:
Замените your_okta_api_token
, your_okta_domain
, your_splunk_collector_url
, и your_splunk_token
на соответствующие значения, которые вы используете. Запустите скрипт, чтобы он извлекал логи из Okta и отправлял их в Splunk.
Обратите внимание, что конкретные детали, такие как формат логов и методы их отправки, могут варьироваться в зависимости от вашей конкретной настройки Splunk и требований безопасности.
Обзорный пример реализации IAM с Okta
Шаг 1: Регистрация в Okta
Первым шагом является регистрация в Okta и создание учетной записи администратора. После успешной регистрации вы получите доступ к панели управления Okta.
Шаг 2: Создание приложения в Okta
Войдите в панель управления Okta.
Перейдите во вкладку "Applications" и нажмите "Add Application".
Выберите тип приложения, например, "Web".
Укажите настройки приложения, такие как URL перенаправления.
Сохраните настройки и получите Client ID и Client Secret.
Шаг 3: Установка библиотеки Okta
Для взаимодействия с Okta из вашего приложения установите библиотеку Okta.
pip install okta
Шаг 4: Инициализация клиента Okta
Используйте полученные Client ID и Client Secret для инициализации клиента Okta в вашем приложении.
from okta.auth import Client as AuthClient
from okta.users import Client as UsersClient
auth_client = AuthClient("https://your-okta-domain.okta.com", "your-client-id", "your-client-secret")
users_client = UsersClient("https://your-okta-domain.okta.com", "your-client-id", "your-client-secret")
Шаг 5: Регистрация пользователей
Добавьте функциональность регистрации пользователей в вашем приложении. После успешной регистрации, создайте учетные записи пользователей в Okta.
from okta.models.user import User
def register_user(username, password, email):
user = User(login=username, email=email, password=password)
user = users_client.create_user(user, activate=True)
return user
Шаг 6: Аутентификация пользователей
Реализуйте процесс аутентификации пользователей с использованием Okta.
def authenticate_user(username, password):
try:
auth_result = auth_client.authenticate(username, password)
if auth_result.status == "SUCCESS":
return True
else:
return False
except Exception as e:
print(f"Authentication failed: {str(e)}")
return False
Шаг 7: Ролевой доступ (RBAC)
Настройте ролевой доступ для пользователей, определяя разные роли и их права доступа в Okta.
from okta.models.role import Role
def create_role(name, description):
role = Role(type="USER", name=name, description=description)
role = auth_client.create_role(role)
return role
Шаг 8: Многофакторная аутентификация (MFA)
Настройте многофакторную аутентификацию для повышения безопасности.
from okta.models.factor import Factor
def enable_mfa(user_id):
factors = auth_client.get_available_user_factors(user_id)
for factor in factors:
if factor.factorType == "sms":
auth_client.activate_user_factor(user_id, factor.id)
Шаг 9: Управление жизненным циклом идентификационных данных
Добавьте функциональность управления данными пользователей, включая обновление информации и смену паролей.
def update_user_info(user_id, new_email):
user = users_client.get_user(user_id)
user.profile.email = new_email
user.update()
Шаг 10: Интеграция в приложение
Интегрируйте Okta в ваше приложение для обеспечения безопасности и управления доступом.
from okta_jwt.jwt import validate_token
def protect_route(request):
auth_header = request.headers.get("Authorization")
if auth_header:
token = auth_header.split("Bearer ")[1]
try:
validate_token(token, "your-okta-client-id", "your-okta-domain")
return "Access granted"
except Exception as e:
return "Access denied"
else:
return "Access denied"
Заключение
IAM обеспечивает безопасность, эффективность и управляемость вашего приложения.
Напомню о том, что у моих друзей из OTUS есть ряд актуальных практических курсов по информационной безопасности от действующих экспертов отрасли. Если вы заинтересованы в получении новых знаний, переходите в каталог и выбирайте подходящее направление.