基于浏览器的单点登录（SSO）协议减轻了用户处理多个凭证的负担，从而改善了用户体验和安全性。 在本文中，我们展示了指定和实现基于原型的基于浏览器的SSO用例需要非常小心。 我们发现主要的新兴SSO协议，即SAML SSO和OpenID受到认证缺陷的困扰，允许恶意服务提供商劫持客户端认证尝试，或强制后者在未经其同意或意图访问资源的情况下访问资源。 这可能会产生严重后果，正如我们在基于SAML的Google Apps SSO和Novell Access Manager v.3.1中的SSO中发现的跨站点脚本攻击所证明的。 例如，攻击允许恶意网站服务器在任何Google应用程序上冒充用户。 我们还描述了可用于缓解甚至解决问题的解决方案。

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This paper proposes LPRNet - end-to-end method for Automatic License Plate Recognition without preliminary character segmentation. Our approach is inspired by recent breakthroughs in Deep Neural Networks, and works in real-time with recognition accuracy up to 95% for Chinese license plates: 3 ms/plate on nVIDIA R GeForceTMGTX 1080 and 1.3 ms/plate on Intel R CoreTMi7-6700K CPU. LPRNet consists of the lightweight Convolutional Neural Network, so it can be trained in end-to-end way. To the best of our knowledge, LPRNet is the first real-time License Plate Recognition system that does not use RNNs. As a result, the LPRNet algorithm may be used to create embedded solutions for LPR that feature high level accuracy even on challenging Chinese license plates

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