推荐开源项目:ad-ldap-enum - 活动目录对象枚举工具
2024-05-22 14:47:28作者:宣海椒Queenly
1、项目介绍
ad-ldap-enum 是一个基于 Python 的高效 LDAP 工具,用于从 Active Directory 林中收集用户、计算机及其组成员关系信息。在大型 AD 环境下,其他传统的枚举方法如 NBTEnum 可能无法满足速度需求。通过向域控制器执行 LDAP 查询,ad-ldap-enum 能够精确地定位特定的 AD 属性,并快速构建出完整的组成员结构。
2、项目技术分析
ad-ldap-enum 使用了 ldap3 Python 包来执行 LDAP 连接和查询,支持无认证、基于用户名密码认证以及 Pass-the-Hash(LM:NTLM)方式。此外,它还支持 LDAP over SSL/TLS 连接,IPv4 和 IPv6 网络。这个工具还具备处理嵌套组的能力,可以展示用户的实际组成员资格。
3、项目及技术应用场景
这个工具非常适合网络管理员、安全研究人员或任何需要对 Active Directory 架构进行深度探索的人群使用。例如:
- 审计与合规性检查 - 快速获取用户、计算机和组的信息以满足审计要求。
- 安全事件响应 - 在发现潜在的安全问题时,迅速枚举受影响的账户和资源。
- 网络规划与迁移 - 在跨域或网络架构调整时,快速了解 AD 结构。
4、项目特点
- 高效检索 - 通过 LDAP 直接查询,提供比传统方法更快的速度。
- 多认证模式 - 支持无认证、用户名/密码认证和 LM:NTLM Pass-the-Hash 方式。
- 全面输出 - 生成三个 CSV 文件,分别包含组成员、用户详细信息和计算机详细信息。
- SSL/TLS 安全连接 - 提供额外安全保障,加密 LDAP 通信。
- 灵活性 - 支持 IPv4 和 IPv6,适用于各种环境。
使用示例
您可以按照以下命令行示例进行操作:
python ad-ldap-enum.py -d contoso.com -l 10.0.0.1 -u 'Administrator' -p 'P@ssw0rd' -o 'ad-ldap-enum_2' --verbosity BASIC -lf 'ad-ldap-enum_Log.txt'
或使用 Pass-the-Hash 进行 LDAPS 认证:
python ad-ldap-enum.py -d contoso.com -l 10.0.0.1 -s -u 'Administrator' -p 'aad3b435b51404eeaad3b435b51404ee:31d6cfe0d16ae931b73c59d7e0c089c0'
ad-ldap-enum 的设计易于扩展,可以根据需求添加更多属性,便于定制。
总的来说,ad-ldap-enum 是一款强大且灵活的 Active Directory 枚举工具,值得在你的工作中尝试和使用。如果你有改进的想法或者想要贡献代码,欢迎提交 Pull Request。
登录后查看全文
热门项目推荐
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-1.5暂无简介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-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
855
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
373
3.17 K
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
260
92
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
1.03 K
475
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
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++
646
255