NetExec项目中GMSA密码检索问题的技术分析与解决方案
2025-06-15 19:58:40作者:冯爽妲Honey
问题背景
在NetExec工具的使用过程中,安全研究人员发现了一个关于组托管服务账户(GMSA)密码检索的功能异常。当用户尝试使用--gmsa参数获取GMSA密码时,系统会抛出"UNABLE_TO_PROCEED"错误,导致操作失败。
技术分析
GMSA特性分析
组托管服务账户(GMSA)是Windows Server 2012引入的一种特殊账户类型,它允许管理员将密码管理委托给操作系统。GMSA密码由域控制器自动管理,并定期轮换,这大大提高了服务账户的安全性。
问题根源
经过深入分析,发现问题源于LDAP查询的安全要求。在查询msDS-ManagedPassword属性时,Windows域控制器要求必须使用某种形式的加密或签名机制:
- LDAPS(636端口):通过SSL/TLS加密的LDAP连接
- LDAP签名:通过SASL机制对LDAP通信进行签名
在NetExec的代码变更历史中,曾有两个关键修改:
- 早期版本默认使用LDAPS连接
- 后续版本为了修复其他问题禁用了LDAP签名功能
错误重现
当使用普通LDAP(389端口)且未启用签名时,尝试查询GMSA密码会触发以下错误:
Error in searchRequest -> operationsError: 0000202D: SvcErr: DSID-020E0E2B, problem 5005 (UNABLE_TO_PROCEED), data 0
解决方案
临时解决方案
目前有两种可行的临时解决方案:
-
使用LDAPS连接:
nxc ldap <目标> -u <用户名> -p <密码> --port 636 --gmsa -
手动修改代码: 在
nxc/protocols/ldap.py中移除signing=False参数,恢复LDAP签名功能
长期解决方案
开发团队应考虑以下改进方向:
- 自动检测并选择合适的安全连接方式
- 在GMSA查询功能中优先使用LDAPS
- 提供更清晰的错误提示,指导用户正确使用安全连接
技术建议
对于安全研究人员和渗透测试人员,建议:
- 在测试GMSA相关功能时,优先使用636端口
- 了解目标环境的安全策略,某些组织可能仅允许特定类型的加密连接
- 在自动化脚本中增加连接方式的容错处理
总结
NetExec工具中的GMSA密码检索功能依赖于安全的LDAP连接方式。理解这一技术细节不仅有助于解决当前问题,也能帮助安全专业人员更深入地理解Windows域环境中的安全机制。随着工具的持续更新,这一问题有望得到更优雅的解决方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 CS1237半桥称重解决方案:高精度24位ADC称重模块完全指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
650
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
296
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.69 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
633
143