BloodHound 开源项目使用教程
1、项目介绍
BloodHound 是一个基于图论的单页 JavaScript Web 应用程序,主要用于揭示 Active Directory 或 Azure 环境中隐藏的、通常是意外的关系。它通过 C# 数据收集器将数据导入到 Neo4j 数据库中,利用图论分析来识别复杂的攻击路径。BloodHound 不仅可以帮助攻击者快速识别攻击路径,还可以帮助防御者识别并消除这些攻击路径。
BloodHound 由 @_wald0、@CptJesus 和 @harmj0y 创建,目前由 BloodHound Enterprise 团队维护。BloodHound Enterprise 是一个攻击路径管理解决方案,能够持续映射和量化 Active Directory 攻击路径。
2、项目快速启动
2.1 安装依赖
首先,确保你已经安装了以下依赖:
- Node.js
- Neo4j
- .NET Core SDK
2.2 克隆项目
git clone https://github.com/adaptivethreat/Bloodhound.git
cd Bloodhound
2.3 安装依赖包
npm install
2.4 启动 Neo4j 数据库
确保 Neo4j 数据库已经启动并运行。你可以使用以下命令启动 Neo4j:
neo4j start
2.5 启动 BloodHound
npm start
2.6 访问 BloodHound
打开浏览器,访问 http://localhost:4000,你将看到 BloodHound 的界面。
3、应用案例和最佳实践
3.1 攻击路径识别
BloodHound 可以帮助攻击者快速识别复杂的攻击路径,例如通过分析用户、组和权限之间的关系,找到从普通用户到域管理员的最短路径。
3.2 防御路径消除
防御者可以使用 BloodHound 来识别并消除潜在的攻击路径。例如,通过分析权限分配,发现并移除不必要的权限,从而减少攻击面。
3.3 安全审计
BloodHound 还可以用于安全审计,帮助组织识别和修复潜在的安全漏洞。通过定期运行 BloodHound,组织可以持续监控其 Active Directory 环境的安全状态。
4、典型生态项目
4.1 Neo4j
Neo4j 是一个高性能的 NoSQL 图形数据库,BloodHound 使用 Neo4j 来存储和查询复杂的权限关系。
4.2 Electron
BloodHound 的前端是基于 Electron 构建的,Electron 允许开发人员使用 Web 技术构建跨平台的桌面应用程序。
4.3 .NET Core
BloodHound 的数据收集器是用 C# 编写的,依赖于 .NET Core SDK 来编译和运行。
通过以上步骤,你可以快速启动并使用 BloodHound 项目,帮助你更好地理解和分析 Active Directory 或 Azure 环境中的权限关系。
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。C0120
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
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-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00