ScubaGear项目中AAD条件访问策略检查的问题分析
问题背景
在微软Azure Active Directory(AAD)的安全评估工具ScubaGear中,发现了一个重要的策略检查问题。该问题涉及对条件访问(Conditional Access)策略中排除项的检测不完整,可能导致安全评估结果出现偏差。
技术细节
受影响策略范围
该问题主要影响ScubaGear中对以下AAD条件访问策略的检查:
- 禁用旧式身份验证(MS.AAD.1.1v1)
- 管理员账户的MFA要求(MS.AAD.2.1v1)
- 用户账户的MFA要求(MS.AAD.2.3v1)
- 高风险登录的保护措施(MS.AAD.3.1v1)
- 高风险用户的保护措施(MS.AAD.3.2v1)
- 设备合规性要求(MS.AAD.3.6v1)
- 批准的客户端应用要求(MS.AAD.3.7v1)
- 应用保护策略要求(MS.AAD.3.8v1)
问题本质
问题的核心在于ScubaGear的Rego策略检查逻辑没有全面验证条件访问策略中的排除项配置。具体表现为:
-
角色排除项未检查:某些情况下可以通过将特定目录角色排除在策略之外来规避安全控制。
-
应用程序排除项未检查:可以将关键云应用(如Microsoft管理门户)排除在策略适用范围外。
-
检查逻辑不一致:不同策略模块对条件访问的检查实现方式不一致,有些直接实现检查逻辑而非调用统一的辅助规则集。
问题影响
该问题可能导致以下情况:
-
评估结果偏差:即使条件访问策略配置了关键安全控制,但如果存在不当排除项,ScubaGear仍可能错误地报告"通过"评估。
-
控制规避风险:可能利用排除项配置问题,针对特定用户、角色或应用程序规避MFA等关键安全控制。
-
合规性偏差:可能使组织误以为自己符合相关安全标准,而实际上存在配置缺陷。
解决方案
针对该问题的改进方案包括:
-
统一检查逻辑:重构代码确保所有相关策略调用统一的辅助规则集进行条件访问检查。
-
增强排除项检查:
- 限制角色排除项
- 限制应用程序排除项
- (注:关于访客用户排除项的检查待与相关方进一步确认需求)
-
补充测试用例:新增单元测试验证排除项配置的检测功能。
实施建议
对于使用ScubaGear进行AAD安全评估的组织,建议:
-
手动验证条件访问策略中的排除项配置,特别是管理员角色和关键应用程序。
-
关注ScubaGear的更新,及时应用包含此改进的版本。
-
定期复查条件访问策略,确保没有不合理的排除项配置。
-
结合其他安全工具进行交叉验证,避免单一工具的检测盲区。
总结
该问题的发现和改进凸显了云安全配置评估工具的复杂性。条件访问策略中的排除项虽然提供了配置灵活性,但也需要谨慎管理。安全评估工具需要全面考虑各种配置可能性,才能提供准确的风险评估结果。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0369Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
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++095AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









