Elastic Detection Rules项目中的Azure AD异常令牌检测规则解析
背景与威胁场景
在云身份认证安全领域,Microsoft Entra ID(原Azure AD)的认证机制一直是攻击者重点研究的对象。近期安全研究人员发现了一种新型攻击手法:攻击者通过钓鱼获取授权码后,利用Microsoft Authentication Broker(MAB)客户端向Azure设备注册服务(ADRS)发起带有adrs_access作用域的刷新令牌请求,试图实现持久化访问。
技术原理分析
这种攻击的核心在于滥用OAuth 2.0的刷新令牌机制和ADRS服务特性。攻击者首先通过钓鱼获取用户的授权码,然后将其兑换为访问令牌和刷新令牌。随后,攻击者使用这些令牌通过Microsoft Authentication Broker(客户端ID:29d9ed98-a469-4536-ade2-f981bc1d605e)向ADRS服务(资源ID:01cb2876-7ebd-4aa4-9cc9-d28bd4d359a9)发起请求,请求中包含特殊的adrs_access作用域。
ADRS(设备注册服务)是Azure中用于管理设备注册和加入的功能组件。攻击者获取adrs_access权限后,可以执行设备注册操作,为后续持久化访问创造条件。
检测规则详解
Elastic Detection Rules项目中提出的检测规则采用KQL语法,主要检测以下几个关键特征:
-
数据源限定:专门筛选azure.signinlogs数据集,聚焦Azure AD登录日志
-
客户端标识:匹配Microsoft Authentication Broker的标准客户端ID
-
目标服务:限定为ADRS服务的资源ID
-
认证类型:筛选非交互式登录(NonInteractiveUserSignInLogs),这是使用刷新令牌的典型特征
-
作用域检测:检查认证处理详情中是否包含adrs_access特殊作用域
-
令牌类型确认:明确要求令牌类型为refreshToken
-
用户类型过滤:仅关注常规成员账户,排除访客账户
安全意义与响应建议
这类检测规则的价值在于能够发现潜在的OAuth滥用行为。在正常业务场景中,普通用户很少会直接使用刷新令牌访问ADRS服务,特别是带有adrs_access作用域的请求更是罕见。
安全团队在发现此类告警后,建议采取以下响应措施:
-
立即审查相关用户账户的活动历史,确认是否存在异常登录
-
检查目标租户中的设备注册记录,确认是否有可疑设备被加入
-
必要时撤销相关用户的会话和刷新令牌
-
对受影响用户进行安全意识教育,防范钓鱼攻击
规则优化方向
在实际部署中,可以考虑以下优化:
-
增加频率检测:短时间内多次此类请求更可疑
-
结合地理位置:来自异常地区的请求风险更高
-
关联设备信息:检查请求是否来自用户常用设备
-
添加白名单机制:排除已知的服务账号
通过持续优化这类检测规则,企业可以更好地防御基于OAuth的复杂攻击,保护云身份安全。
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。C037
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
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-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0114
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