PrivescCheck项目新增ASR规则检测功能解析
2025-06-25 13:33:30作者:姚月梅Lane
Windows系统的攻击面缩减(ASR)规则是微软提供的一组安全防护机制,旨在阻止常见的恶意软件攻击技术。安全研究人员nodauf在PrivescCheck项目中提出增强建议,希望该工具能够检测系统中ASR规则的配置状态及潜在错误配置。项目维护者itm4n采纳建议并在最新提交中实现了该功能。
ASR规则的重要性
ASR规则通过限制高风险操作来增强系统安全性,例如阻止Office宏执行、拦截脚本启动子进程等。这些规则在防御勒索软件、无文件攻击等高级威胁方面发挥着关键作用。然而,实际环境中经常出现ASR规则未启用或配置不当的情况,这可能导致严重的安全隐患。
技术实现原理
PrivescCheck通过查询Windows Defender安全配置来获取ASR规则状态。主要检测以下关键信息:
- 各条ASR规则的启用状态(禁用/审核/启用)
- 规则的GUID标识符与对应防护措施
- 排除项配置情况
- 整体ASR功能是否激活
该功能参考了现有脚本的实现逻辑,但集成到PrivescCheck后可以与其他权限提升检查项协同工作,提供更全面的安全评估。
典型检测场景
当安全人员使用PrivescCheck进行系统审计时,新增的ASR检测功能可以:
- 识别完全未配置ASR的高风险系统
- 发现配置为"审核"模式而非"阻止"模式的规则
- 检测过度宽松的排除项设置
- 验证关键防护规则(如阻止Office宏、脚本攻击等)是否启用
安全建议
基于ASR检测结果,建议采取以下措施:
- 确保关键ASR规则设置为"启用"而非仅"审核"
- 最小化排除项配置,仅添加业务必需的程序
- 定期审计ASR规则状态,特别是在系统更新后
- 将ASR检测纳入标准安全评估流程
PrivescCheck的这项增强使其成为更全面的Windows系统安全评估工具,帮助管理员和安全研究人员快速发现配置弱点,提升整体防御能力。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
659
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146