Stratus Red Team 使用 aws-vault 时的 Terraform 应用问题解析
在使用 Stratus Red Team 进行 AWS 安全测试时,很多安全工程师会选择使用 aws-vault 来管理 AWS 凭证。然而,当尝试执行某些攻击技术(如 aws.credential-access.ec2-steal-instance-credentials)时,可能会遇到 Terraform 应用失败的问题,错误提示为 "InvalidClientTokenId: The security token included in the request is invalid"。
问题现象
当用户通过 aws-vault 执行 Stratus Red Team 命令时,虽然基本的 AWS CLI 命令(如 aws sts get-caller-identity)能够正常工作,但在执行 stratus detonate 命令时,Terraform 会在创建 IAM 角色阶段失败。错误信息表明 AWS 无法识别请求中包含的安全令牌。
根本原因
这个问题源于 aws-vault 的默认行为与 Terraform 的交互方式不兼容。aws-vault 默认会为每次执行创建临时会话凭证,而某些 AWS 操作(特别是涉及 IAM 的操作)对临时凭证有限制或特殊要求。
解决方案
解决这个问题的方法是在使用 aws-vault 时添加 --no-session 参数。这个参数告诉 aws-vault 不要创建临时会话,而是直接使用长期有效的 IAM 用户凭证。例如:
aws-vault exec yourprofile --no-session stratus detonate aws.credential-access.ec2-steal-instance-credentials
技术背景
-
aws-vault 的工作机制:aws-vault 默认会为每次执行创建新的临时会话凭证(STS token),这提高了安全性但可能导致某些 API 操作受限。
-
IAM 操作的特殊性:AWS 对 IAM 相关操作有额外的安全限制,某些操作(如创建 IAM 角色)不能使用临时凭证执行,或者需要额外的权限配置。
-
Terraform 的凭证处理:Terraform 在初始化时会缓存凭证,如果凭证在 Terraform 执行过程中发生变化(如临时凭证过期),就会导致操作失败。
最佳实践建议
- 对于需要执行 IAM 相关操作的场景,优先使用 --no-session 参数
- 确保使用的 IAM 用户具有足够的权限执行所有必要的操作
- 在生产环境中,考虑使用 IAM 角色而不是长期凭证
- 定期轮换凭证以提高安全性
通过理解这些底层原理,安全工程师可以更有效地使用 Stratus Red Team 进行云安全测试,同时保持高标准的凭证安全管理。
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