Atomic Red Team中Sysmon检测驱动卸载问题的技术分析
2025-05-22 18:29:29作者:房伟宁
背景介绍
Atomic Red Team是一个用于模拟攻击技术的开源框架,其中的T1562.001测试用例专门针对防御规避技术中的"禁用或篡改工具"场景。测试编号11的用例旨在验证系统能否检测Sysmon过滤驱动被卸载的情况。
问题现象
在Windows Server 2022标准版(作为AD域控制器)环境中,当执行该测试的预检条件检查时,系统无法识别已安装并运行的Sysmon服务。具体表现为:
- 通过
Invoke-AtomicTest命令执行预检检查时返回失败 - 使用
sc.exe query命令查询服务状态时也无法找到Sysmon服务
根本原因
经过深入分析,发现问题根源在于服务命名差异:
- Atomic测试预期查找的服务名称为"sysmon"
- 实际环境中通过Chocolatey安装的服务名称为"sysmon64"
这种命名差异导致预检条件检查失败,因为检测逻辑仅查找"sysmon"服务名称,而没有考虑"sysmon64"这一变体。
技术验证
通过以下PowerShell命令可以验证服务确实存在但名称不同:
Get-Service -Name Sysmon64
Status Name DisplayName
------ ---- -----------
Running Sysmon64 Sysmon64
同样,使用sc命令也能查询到该服务:
sc.exe query sysmon64 | findstr sysmon64
SERVICE_NAME: sysmon64
影响分析
这个问题会导致以下影响:
- 测试用例无法正确执行,即使Sysmon实际已安装
- 可能误导安全人员认为系统未安装Sysmon
- 影响红队评估的完整性和准确性
解决方案建议
针对此问题,建议从以下几个方面进行改进:
- 测试用例增强:修改预检条件检查逻辑,使其能够识别"sysmon"和"sysmon64"两种服务名称
- 文档说明:在测试文档中明确说明支持的服务名称变体
- 兼容性考虑:考虑未来可能出现的其他服务名称变体(如sysmon32等)
最佳实践
对于使用Atomic Red Team的安全团队,建议:
- 在执行测试前手动验证Sysmon服务名称
- 对于通过不同方式安装的Sysmon,注意其服务名称可能不同
- 在自动化测试流程中加入服务名称检查逻辑
总结
这个问题揭示了安全工具在实际环境中可能遇到的兼容性问题。Sysmon作为Windows系统重要的安全监控工具,其不同安装方式可能导致服务名称差异。Atomic Red Team作为红队测试框架,需要不断适应各种环境差异,确保测试的准确性和可靠性。对于安全团队而言,理解这些细节差异有助于更准确地评估系统安全状态。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler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。C037
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0113
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
最新内容推荐
基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 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 操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
432
3.29 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++
689
351
Ascend Extension for PyTorch
Python
237
271
暂无简介
Dart
689
162
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
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
79
37
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (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
1.22 K
671