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原文英文,约2100词,阅读约需8分钟。
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内容提要
这篇文章讨论了使用Microsoft Dynamics 365的Role Based Access Control(RBAC)的安全模型。作者尝试使用ChatGPT和Claude生成一个SQL查询,以检索特定用户可访问的每个实体的所有安全权限。然而,尽管这两个模型都表现出了一定的理解能力,但都没有成功生成有效的查询。ChatGPT o1的表现略好于Claude Sonnet 3.5,但仍然离能够仅通过阅读文档生成有效的SQL报告相去甚远。
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关键要点
- Microsoft Dynamics 365的角色基础访问控制(RBAC)模型非常复杂,嵌入在SQL表中,理解特定用户的访问权限非常困难。
- 每个记录在SQL表中由用户或团队拥有,访问权限通过安全角色分配给用户或团队,这些角色定义了用户对记录的操作权限。
- 作者尝试使用ChatGPT和Claude生成SQL查询,以检索特定用户可访问的所有实体的安全权限,但两者均未成功生成有效查询。
- 生成的查询需要接受用户名作为输入参数,显示用户可访问的所有实体及其具体权限,并考虑用户的安全角色和团队成员身份。
- Claude的初次尝试生成的查询存在表名和列名错误,经过修改后仍未返回结果。
- ChatGPT的初次尝试生成的查询结构更全面,但也存在表名和列名错误,修改后仍未返回结果。
- Claude在后续尝试中未能生成有效查询,陷入循环,而ChatGPT则通过逐步提问和清晰的步骤指导,表现出更好的适应性。
- 尽管ChatGPT的表现优于Claude,但两者都未能生成有效的SQL报告,仍需进一步改进。
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