ScubaGear项目:M365服务主体高风险权限检测技术解析
2025-07-04 08:46:28作者:裴锟轩Denise
服务主体安全风险概述
在Microsoft 365环境中,服务主体(Service Principal)是应用程序在Azure AD中的身份表示。与用户账户不同,服务主体通常被授予广泛的API访问权限,这使得它们需要特别关注安全防护。一旦服务主体被不当使用,可能造成数据访问、权限变更或系统控制等问题。
高风险权限分类与解析
目录管理类权限
RoleManagement.ReadWrite.Directory权限是一个高敏感度的权限,它允许变更全局管理员角色设置。Directory.ReadWrite.All权限则提供了对整个目录结构的读写能力,可能影响组织架构或用户属性。
Application.ReadWrite.All权限允许应用程序注册和管理其他应用程序,需要谨慎控制此权限的使用。
用户与组管理权限
User.ReadWrite.All和Group.ReadWrite.All系列权限提供了对用户和组的控制能力。需要注意这些权限可能带来的影响:
- 变更高权限用户的属性
- 调整特权组成员
- 查看隐藏组成员关系(通过Member.Read.Hidden)
Exchange Online相关权限
full_access_as_app和Exchange.ManageAsApp是两个需要特别关注的Exchange权限。它们允许应用程序:
- 访问邮箱数据
- 通过EWS协议管理邮件
- 调整Exchange配置
Mail.Send权限需要注意使用场景,避免被滥用发送邮件。
SharePoint/OneDrive权限
Sites.FullControl.All权限提供了对SharePoint环境的控制能力。需要注意:
- 访问文档数据
- 调整站点权限
- 创建共享链接
- 管理Web部件
凭证风险检测
除API权限外,服务主体的凭证(证书或密钥)也是重要安全因素。长期有效的凭证需要特别关注,因为它们:
- 缺乏多因素认证
- 可能存在于代码或配置中
- 需要防范未授权访问
检测技术实现
实际检测中应采用分层策略:
- 基础枚举:通过Microsoft Graph API获取所有服务主体及其权限分配
- 风险匹配:对照已知高风险权限列表进行比对
- 上下文分析:评估权限组合可能产生的叠加风险
- 凭证审计:检查密钥过期时间、使用频率等指标
防御建议
针对发现的高风险服务主体,建议采取以下措施:
- 权限最小化:遵循最小权限原则,移除不必要的高危权限
- 凭证轮换:对必须保留的密钥实施定期轮换
- 访问审查:建立定期审查机制,特别是对拥有高危权限的主体
- 监控告警:对敏感权限的使用设置异常行为检测
总结
服务主体的安全管控是M365环境安全的重要环节。通过系统化的权限检测和风险管理,可以显著提升服务主体的安全防护水平。ScubaGear项目提供的检测能力为组织提供了识别这些风险的有效工具。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 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
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217