GOAD项目中的ADCS ESC8攻击实战分析
背景介绍
在Active Directory证书服务(ADCS)安全研究中,ESC8攻击是一种利用证书服务Web注册接口认证机制的测试技术。本文基于GOAD项目实战经验,深入分析该测试的实现原理和常见问题。
测试原理
ESC8测试的核心是利用ADCS的Web接口支持认证的特性,通过特定工具强制域控制器发起认证请求,然后使用认证中继技术将请求转发至ADCS Web接口,最终获取测试所需证书。
测试步骤详解
-
验证强制认证:首先需要验证能否从域控制器强制认证请求。可以使用监听工具确认特定工具能否成功触发域控制器的认证请求。
-
搭建中继环境:确认强制认证可行后,需要搭建认证中继环境。这里必须确保关闭可能干扰的其他工具,使用专用中继工具。
-
执行证书请求:当中继成功捕获到域控制器的认证流量后,可以向ADCS的Web接口发起证书请求,指定特定模板获取测试证书。
常见问题分析
在实际测试中,可能会遇到以下典型问题:
-
无输出响应:当中继工具没有正确配置或其他工具未关闭时,可能导致看似成功但实际无输出的情况。这是因为认证请求被其他工具截获。
-
时间同步问题:证书的有效期验证需要客户端与服务器时间同步,若时间不同步可能导致证书请求失败。可以通过时间调整工具解决。
-
模板指定错误:必须确保请求的是正确的证书模板,如特定模板才能获取所需权限。
解决方案
针对上述问题,建议采取以下措施:
-
严格按照顺序操作:先验证强制认证,再搭建中继环境,最后发起证书请求。
-
确保环境干净:执行中继测试前,确认关闭所有可能干扰的网络监听工具。
-
检查时间同步:若遇到证书有效期错误,检查并调整系统时间与域控制器同步。
-
使用最新工具:不同版本参数可能有所变化,需根据实际版本调整命令参数。
总结
ADCS ESC8测试是AD域安全评估中的重要技术点。通过本文的分析,我们可以清晰了解测试的实现原理和关键步骤,同时也掌握了常见问题的解决方法。在实际测试中,严谨的步骤执行和细致的错误排查是成功的关键。
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