WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Запрос об ошибке пешеходного перехода был отклонен службой безопасности?

Я работаю в гибридном приложении, используя плагин cordova-plugin-crosswalk-webview, чтобы сделать запрос с использованием SSL на серверы с самозаверяющими сертификатами, я использую плагин cordova-plugin-crosswalk-certificate.

Проблема в том, что после обновления cordova-plugin-crosswalk-webview до версии 2.2.0 приложение не может выполнять эти запросы (отображается всплывающее сообщение с надписью «Запрос отклонен по соображениям безопасности»).

Любой способ исправить это?


Ответы:


1

Как указано в этом выпуске git https://github.com/danjarvis/cordova-plugin-crosswalk-certificate/issues/1

установить плагин Cordova Crosswalk и сертификат пешеходного перехода

Плагин Cordova add cordova-plugin-crosswalk-webview --variable XWALK_VERSION="18+"

плагин Cordova добавить сертификат Cordova-plugin-crosswalk

отредактируйте ../platforms/android/src/org/crosswalk/engine/XWalkCordovaClientCertRequest.java

возвращает null вместо request.getKeyTypes() и request.getPrincipals() в строках 55 и 70.

так что вы можете построить и запустить приложение.

29.05.2017
  • Привет, Патриция, на самом деле я попробовал твой способ. но я получаю такую ​​​​ошибку. Ошибка: не удается найти возврат символа request.getKeyTypes(); ^ символ: метод getKeyTypes() местоположение: запрос переменной типа ClientCertRequest . Так что, пожалуйста, разберитесь с этим. заранее спасибо. 23.06.2017
  • @Sethu Вы пытались редактировать упомянутый класс? (../platforms/android/src/org/crosswalk/engine/XWalkCordovaClientCertRequest.java), возвращающий null вместо request.getKeyTypes() и request.getPrincipals(). 26.06.2017
  • Новые материалы

    Объяснение документов 02: BERT
    BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

    Как проанализировать работу вашего классификатора?
    Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

    Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
    Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

    Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
    Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

    Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
    Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

    Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
    Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

    Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
    Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


    Для любых предложений по сайту: [email protected]