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。
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PaddleOCR-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- 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
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昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-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++0119AI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
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