BlueHound:为蓝队量身定制的安全分析利器
2024-09-08 21:35:36作者:段琳惟
项目介绍
BlueHound 是一款开源工具,专为蓝队设计,帮助他们精准定位网络中真正重要的安全问题。通过整合用户权限、网络访问和未修补漏洞的信息,BlueHound 揭示了攻击者一旦进入网络后可能采取的路径。作为 NeoDash 的一个分支,BlueHound 经过重新设计,使其更适合防御性安全目的。
项目技术分析
BlueHound 基于 NeoDash 开发,使用了 React 和 use-neo4j 技术栈。它利用 charts 来增强可视化效果。此外,BlueHound 还支持自定义可视化扩展,开发者可以根据需要添加自己的图表和报告。
项目及技术应用场景
BlueHound 适用于以下场景:
- 企业安全团队:帮助安全团队快速识别和修复网络中的潜在风险,提升整体安全防护能力。
- 渗透测试人员:为渗透测试提供详细的攻击路径分析,帮助测试人员更好地理解目标网络的弱点。
- 安全研究人员:支持自定义数据收集和分析方法,适合安全研究人员进行深入的安全研究。
项目特点
- 全自动化:从数据收集、分析到报告生成,整个过程只需一键完成,大大提高了工作效率。
- 社区驱动:支持配置的导入和导出,方便用户分享知识和最佳实践,促进社区的共同进步。
- 易用性:无需编写代码即可创建自定义报告,用户界面直观,操作简单。
- 高度可定制:支持添加自定义数据收集方法和参数,甚至可以为图表添加自定义图标,满足不同用户的需求。
如何开始使用
使用 ROST ISO
BlueHound 可以作为 ROST 镜像的一部分,该镜像预配置了所有必要组件(包括 BlueHound、Neo4j、BloodHound 和示例数据集)。只需创建一个新的虚拟机并从 ISO 安装即可。
使用 BlueHound 二进制文件
如果你已经有一个正在运行的 Neo4j 实例,可以从 发布页面 下载适合你操作系统的预编译版本,解压后即可运行。
数据收集与分析
- 连接到 Neo4j 服务器:首先连接到你的 Neo4j 数据库。
- 下载数据收集工具:下载 SharpHound、ShotHound 和 漏洞扫描器报告解析器。
- 数据导入:使用 Data Import 部分收集并导入数据到 Neo4j 数据库。
- 配置查询:在 Configurations 标签页设置查询所需的基本信息(如域管理员组、关键服务器等)。
- 生成报告:使用 Queries 部分准备报告。
开发者指南
使用 npm 运行和构建
BlueHound 使用 React 构建,需要 npm 来运行和构建应用。
- 开发模式:克隆仓库后,执行
npm install安装依赖,然后执行npm run dev启动开发服务器,应用将在http://localhost:3000可用。 - 生产构建:执行
npm run build生成生产版本,将build文件夹内容部署到 Web 服务器即可。
联系与支持
我们欢迎任何关于 BlueHound 的建议和反馈,可以通过 support@zeronetworks.com 联系我们,或在 GitHub 上提交问题或拉取请求。
BlueHound 不仅是一款强大的安全分析工具,更是一个社区驱动的项目,旨在帮助安全团队更好地理解和防御网络威胁。无论你是安全专家还是初学者,BlueHound 都能为你提供有力的支持。立即加入我们,共同提升网络安全防护能力!
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
294
2.62 K
暂无简介
Dart
585
127
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++
606
185
deepin linux kernel
C
24
7
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.05 K
610
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
358
2.29 K
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
760
72
Ascend Extension for PyTorch
Python
124
149
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
122
424
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
130
437