首页
/ osquery在Windows系统中获取用户SID的缺陷分析

osquery在Windows系统中获取用户SID的缺陷分析

2025-05-09 02:15:24作者:胡易黎Nicole

在Windows系统管理中,安全标识符(SID)是识别用户和组账户的核心机制。osquery作为一款流行的端点检测与响应工具,其logged_in_users表用于查询当前登录用户信息,但在特定场景下会出现SID获取不准确的问题。

问题现象

当Windows系统中的用户名与域名(或设备名)相同时,osquery的logged_in_users表会错误地返回域SID而非用户SID。这种错误会导致:

  1. 用户身份识别不准确
  2. 安全审计数据失真
  3. 基于SID的访问控制策略失效

技术原理分析

Windows API中的LookupAccountNameW函数负责将账户名转换为SID。根据微软官方文档,该函数在解析账户名时存在以下特性:

  1. 解析顺序遵循本地账户优先原则
  2. 当用户名与域名相同时会产生歧义
  3. 必须使用"域名\用户名"的完全限定格式才能确保准确解析

osquery当前实现中直接使用用户名进行查询,没有采用完全限定格式,因此在同名场景下会优先匹配到域账户而非用户账户。

影响范围

该缺陷影响所有使用osquery监控Windows用户登录状态的场景,特别是:

  1. 企业环境中使用短域名的情况
  2. 本地账户名与域名相同的配置
  3. 需要精确用户追踪的安全审计系统

解决方案建议

要彻底解决此问题,需要对osquery的Windows用户查询模块进行以下改进:

  1. 实现完全限定账户名格式的构建
  2. 优先使用"域名\用户名"格式调用API
  3. 添加回退机制处理解析失败的情况
  4. 增加SID验证逻辑确保结果准确性

临时解决方案建议管理员避免使用与域名相同的本地用户名,或在查询后手动验证SID的正确性。

最佳实践

在使用osquery进行Windows用户监控时,建议:

  1. 定期验证logged_in_users表中的SID准确性
  2. 建立用户名命名规范,避免与域名重复
  3. 结合其他用户属性(如UID)进行交叉验证
  4. 关注osquery官方更新以获取修复版本

该问题的修复将显著提升osquery在Windows环境下的用户识别可靠性,为安全运维提供更准确的数据基础。

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
154
1.98 K
ops-mathops-math
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++
509
44
nop-entropynop-entropy
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
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
194
279
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
992
395
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (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
941
554
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
345
11
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
70