解决GOAD项目中PROVISIONING虚拟机SSH认证生成问题
问题背景
在GOAD(Game of Active Directory)项目的安装过程中,用户在使用VMware Workstation作为虚拟化平台时,可能会遇到PROVISIONING虚拟机无法正常启动或SSH连接失败的问题。这个问题主要表现为虚拟机启动时出现错误提示,且系统未能自动生成所需的SSH认证对。
问题现象
用户在Windows主机上使用VMware Workstation运行GOAD安装脚本时,PROVISIONING虚拟机启动失败,错误信息显示无法执行vmrun命令。即使手动启动虚拟机,系统也提示缺少认证文件,导致后续安装过程无法继续。
根本原因分析
经过技术分析,这个问题主要由两个因素导致:
-
虚拟机显示问题:部署的虚拟机未能正确显示在VMware Workstation的界面中,导致用户无法直接访问和管理这些虚拟机。
-
SSH认证生成失败:系统未能按预期自动生成ED25519算法的SSH认证对,导致无法建立SSH连接进行后续配置。
解决方案
第一步:确保虚拟机正确显示
在运行安装命令前,需要明确设置provisioning模式为本地模式。即使命令行提示显示为GOAD/vmware/local/192.168.56.X,仍需要执行以下命令:
set_provisioning local
如果虚拟机仍未显示在VMware Workstation中,可以手动扫描虚拟机:
- 打开VMware Workstation
- 在库视图中右键点击
- 选择"扫描虚拟机"
- 设置扫描路径为GOAD项目克隆目录
第二步:手动配置SSH认证
-
生成认证对:使用SSH认证生成工具创建ED25519算法的认证对:
ssh-keygen -t ed25519 -
部署认证文件:将生成的认证文件复制到指定目录:
C:\Users\%username%\GOAD\workspace\<lab_name>\provider\.vagrant\machines\PROVISIONING\vmware_desktop\private_key -
部署公钥:将公钥内容添加到PROVISIONING虚拟机的
~/.ssh/authorized_keys文件中。 -
测试连接:手动尝试通过SSH连接到PROVISIONING虚拟机,确认连接成功后,再运行GOAD的安装命令。
技术建议
-
认证算法选择:GOAD默认使用ED25519算法生成SSH认证,这是目前推荐的SSH认证算法,比传统的RSA算法更安全高效。
-
权限设置:确保认证文件的权限设置为仅当前用户可读,这是SSH安全的基本要求。
-
自动化改进:虽然目前需要手动干预,但可以考虑修改Vagrantfile或安装脚本,确保认证生成和部署过程自动化完成。
总结
GOAD项目在VMware环境下的部署可能会遇到PROVISIONING虚拟机的SSH连接问题,这主要是由于虚拟机显示和认证生成两个环节的异常导致的。通过明确设置本地provisioning模式并手动配置SSH认证,可以有效解决这个问题。未来版本的GOAD可能会改进这一流程,使安装过程更加顺畅。
对于安全研究人员和红队成员来说,理解这些底层配置问题不仅有助于解决当前困境,也能加深对自动化部署工具工作原理的认识,在遇到类似问题时能够快速定位和解决。
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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