Active Directory 安全项目最佳实践
2025-05-22 20:35:20作者:董斯意
1. 项目介绍
Active Directory 安全项目(Active Directory Security Guide)是一个开源项目,旨在提供一种基于Microsoft Enterprise Access Model的Active Directory分层模型,称为“Monash Enterprise Access Model”(MEAM)。MEAM是由澳大利亚莫纳什大学的Enterprise Engineering团队开发的,它通过内置功能实现了Active Directory的微分段,以提高组织内部网络的安全性。
2. 项目快速启动
以下是快速启动Active Directory Security Guide项目的步骤:
首先,你需要克隆项目到本地环境:
git clone https://github.com/mon-csirt/active-directory-security.git
然后,你可以按照以下步骤进行配置:
- 安装所需的依赖项(如果有的话)。
- 根据项目文档,配置Active Directory环境,包括创建必要的用户、组和策略。
- 部署内置安全控制,如“Protected Users”安全组、智能卡认证、认证隔离和gMSA。
- 对于第三方工具,如Lithnet AD Password Protection和Lithnet Access Manager,按照官方文档进行安装和配置。
3. 应用案例和最佳实践
以下是一些应用案例和最佳实践:
保护用户安全组
- 将需要额外保护的账户添加到“Protected Users”安全组中,这可以防止凭据盗取攻击。
- 注意,加入此组会导致一些功能受限,如NTLM和Kerberos委派。
智能卡认证
- 通过智能卡认证代替密码认证,增强安全性。
- 使用ADCS和Yubikey PIV进行设置,确保管理员和敏感账户采用无密码登录。
认证隔离
- 利用认证隔离和认证策略,限制特定账户只能从特定机器登录,防止横向移动。
gMSA
- 对于服务账户,使用gMSA自动管理密码,减少凭据泄露风险。
LAPS
- 使用LAPS(Local Administrator Password Solution)自动管理和备份本地管理员账户密码。
Lithnet AD Password Protection
- 强制用户选择强密码,防止使用已知弱密码列表。
Lithnet Access Manager
- 提供Web界面,安全地委派管理权限,支持MFA和JIT访问。
4. 典型生态项目
Active Directory Security Guide项目是Active Directory安全生态中的一部分,以下是一些与之相关的典型生态项目:
- Microsoft Advanced Threat Analytics (ATA):帮助检测针对Active Directory的攻击。
- BloodHound:用于分析Active Directory权限结构,发现潜在的攻击路径。
- ADExplorer:一个强大的Active Directory浏览器,用于查看和分析AD结构。
通过结合这些工具和最佳实践,可以大大增强Active Directory的安全性和可靠性。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0190
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0113
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java04
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook08
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
32
16
暂无描述
Dockerfile
759
4.94 K
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
1.78 K
188
暂无简介
Dart
1 K
259
Ascend Extension for PyTorch
Python
716
866
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
854
1.9 K
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++
1.07 K
1.09 K
🎉 (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
1.72 K
1.02 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
674
1.32 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
454
438