ScubaGear项目深度解析:Entra Id与PIM中的组嵌套机制研究
2025-07-04 02:48:04作者:韦蓉瑛
摘要
本文深入探讨了微软Entra Id(原Azure AD)及其特权身份管理(PIM)系统中的组嵌套机制。通过实际测试验证了不同类型安全组在常规Entra Id环境和PIM环境下的嵌套行为差异,揭示了权限继承路径中的关键特性与限制。
组类型定义与基础概念
在Entra Id生态系统中,安全组可分为两种核心类型:
- 可分配角色的安全组(Type 1):这类组可以直接被赋予Entra Id角色(如SharePoint管理员等特权角色)
- 不可分配角色的安全组(Type 2):这类组仅用于常规权限管理,不能直接关联Entra Id角色
特别值得注意的是,PIM组是指那些已被纳入特权身份管理系统的Entra Id组,它们会显示在PIM门户的"管理>组"界面中。
嵌套场景测试结果
经过系统化测试,我们得出以下关键发现:
常规Entra Id环境中的嵌套
- Type 2组嵌套:支持将常规Type 2组嵌套到另一个常规Type 2组中
- Type 1组嵌套:尝试嵌套时会收到明确错误提示:"当前不支持对可分配角色的组进行嵌套"
PIM环境中的嵌套行为
-
常规组→PIM组(合格分配):
- 对Type 1和Type 2组均支持
- 这是Type 1组实现嵌套的唯一途径
-
常规组→PIM组(活跃分配):
- 完全不支持两种类型
- 触发相同错误提示
-
PIM组→PIM组(合格分配):
- 对两种类型均完全支持
-
PIM组→PIM组(活跃分配):
- 仅Type 2组支持
- Type 1组会触发嵌套错误
深度嵌套与权限继承机制
测试证实可以建立最多四层深的组嵌套树结构。特别值得注意的是,即使用户所在的组本身不能直接分配角色(Type 2组),通过PIM的合格分配机制,用户仍可能继承特权角色:
- 将Type 2组合格分配到已关联特权角色的PIM组
- 用户成为该Type 2组成员后
- 通过激活PIM组成员资格
- 最终获得关联的特权角色访问权限
这种权限继承机制同样适用于深层嵌套结构。例如在"组A→组B→组C"的三层结构中,组C的成员通过激活上层PIM组分配,仍可获取最终的特权访问。
特殊场景:循环引用
测试发现PIM环境中可以创建组间的循环引用:
- 将PIM组A合格分配到PIM组B
- 再将PIM组B合格分配到PIM组A
这种结构虽然被系统允许,但在权限分析工具(如ScubaGear)中必须特别处理,避免递归逻辑导致的无限循环问题。
对权限管理工具的影响
基于这些发现,权限分析工具需要:
- 实现递归组关系解析逻辑
- 设置合理的递归深度限制(建议至少4层)
- 特别处理循环引用场景
- 区分Type 1和Type 2组的嵌套行为差异
- 同时考虑PIM合格分配和活跃分配的嵌套规则
这些机制的正确实现对于准确识别实际拥有特权访问的用户至关重要,特别是那些通过多层嵌套间接获得权限的用户。
安全建议
- 定期审计组嵌套结构,特别是PIM环境中的合格分配
- 对深层嵌套(超过3层)保持特别关注
- 使用专业工具分析实际权限继承路径
- 避免创建不必要的循环引用
- 对Type 2组的PIM分配保持警惕,虽然它们不能直接分配角色,但仍可能成为特权访问的"桥梁"
通过深入理解这些组嵌套机制,组织可以更有效地管理云环境中的特权访问,降低权限滥用的风险。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-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
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
186
200
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
480
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
280
100
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
381
3.5 K
暂无简介
Dart
625
141
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
210