Certipy项目:域计算机证书请求错误分析与解决方案
2025-06-29 18:44:19作者:凌朦慧Richard
概述
在Active Directory环境中使用Certipy工具请求证书时,用户可能会遇到"CERTSRV_E_TEMPLATE_DENIED"错误。本文将深入分析这一问题的原因,并提供详细的解决方案。
问题背景
当尝试使用域用户而非计算机账户请求证书时,系统会返回错误代码0x80094012,提示"证书模板的权限不允许当前用户注册此类型的证书"。这通常发生在尝试使用ESC1场景时,其中证书模板配置为允许"域计算机"注册,但用户尝试以普通用户身份进行注册。
技术分析
错误原因
- 权限不匹配:证书模板明确配置为仅允许"域计算机"账户注册,而用户尝试使用普通用户账户进行注册。
- 安全边界:Active Directory通过这种机制确保只有特定类型的主体(如计算机账户)才能获取特定类型的证书。
- ESC1场景:在ESC1场景中,模板配置允许客户端认证,但注册主体类型受限。
解决方案
使用计算机账户注册
正确的Certipy命令语法应使用计算机账户而非用户账户:
certipy req -username COMP\$@corp.local -password Passw0rd -ca corp-DC-CA -target ca.corp.local -template ESC1-Test -upn administrator@corp.local -dns dc.corp.local
注意计算机账户名后的$符号,这是计算机账户的标准命名约定。
创建计算机账户
在Active Directory环境中,默认允许域用户创建有限数量的计算机账户(通过MachineAccountQuota属性控制,默认为10)。可以使用以下方法创建计算机账户:
-
使用Impacket工具:
addcomputer.py -computer-name 'EXAMPLE$' -dc-host <DC主机名> 'DOMAIN\user:password' -
检查MAQ设置: 使用工具检查域中的MachineAccountQuota值,确认当前用户是否有权创建计算机账户。
深入理解
计算机账户与用户账户的区别
- 命名规范:计算机账户以
$结尾,如COMPUTER$ - 权限模型:计算机账户通常拥有不同于用户账户的特权和权限
- 认证机制:计算机账户使用机器密码进行认证,而非用户密码
证书模板配置要点
- 注册权限:明确指定允许注册的主体类型(用户、计算机或两者)
- 客户端认证:模板必须配置允许客户端认证
- 主体名称:可以配置由注册者提供或由CA决定
最佳实践
- 在测试环境中,始终确认证书模板的配置细节
- 使用正确的账户类型进行证书注册尝试
- 定期检查域中的MachineAccountQuota设置
- 在自动化脚本中正确处理计算机账户的特殊字符(如
$)
总结
通过本文的分析,我们了解到在Active Directory证书服务环境中,不同类型的账户(用户与计算机)拥有不同的证书注册权限。正确使用计算机账户并理解证书模板的配置要求,是成功完成证书请求的关键。对于安全研究人员和系统管理员而言,掌握这些细节对于日常操作和安全评估都至关重要。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
最新内容推荐
全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 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 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 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
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
暂无简介
Dart
680
160
🔥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
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.21 K
660