BloodyAD项目中的Kerberos凭据缓存问题分析与解决方案
背景介绍
在Active Directory安全测试中,BloodyAD是一款功能强大的工具,它能够执行多种AD环境下的攻击操作。其中add badSuccessor
命令是一个关键功能,允许攻击者通过特殊手段获取高权限账户的访问凭证。但在实际使用过程中,我们发现生成的Kerberos凭据缓存(.ccache)文件存在一些需要特别注意的技术细节。
问题现象
当使用add badSuccessor
命令时,生成的.ccache文件会包含两个独立的凭据:
- 执行命令时使用的原始用户凭据
- 新创建的
attacker_dmsa$
计算机账户的TGT票据
这种双重凭据结构会导致在使用Kerberos认证时出现预期之外的行为。默认情况下,工具会优先使用原始用户凭据而非新创建的高权限账户凭据,这使得攻击者无法直接利用获取到的特权。
技术分析
Kerberos凭据缓存文件可以存储多个票据,但大多数工具默认只使用第一个或默认主体的凭据。在BloodyAD生成的.ccache文件中:
- 原始用户凭据:这是通过
-u
和-p
参数指定的账户凭据 - 高权限凭据:这是
attacker_dmsa$
账户的TGT,该账户已被添加到特权组(如域管理员、企业管理员等)
使用impacket-describeTicket
工具可以清楚地看到缓存中包含的两组凭据及其对应的权限信息。
解决方案
要正确利用高权限凭据,有以下几种方法:
方法一:手动编辑.ccache文件
- 使用minikerberos工具包中的ccache_editor.py脚本
- 列出缓存中的所有凭据
- 删除不需要的原始用户凭据
- 保存编辑后的.ccache文件
方法二:指定使用特定凭据
某些工具支持直接指定使用哪个主体的凭据进行认证。例如在Impacket工具中,可以通过SPN格式明确指定要使用的账户。
方法三:等待BloodyAD更新
项目维护者已确认将在后续版本中修复此问题,使生成的.ccache文件只包含新创建的高权限账户凭据,避免多凭据带来的混淆。
最佳实践建议
- 在使用.ccache文件前,先用
klist
或impacket-describeTicket
检查其中包含的凭据 - 对于包含多凭据的.ccache文件,建议先进行清理,只保留需要的凭据
- 在自动化工具链中,确保正确处理多凭据情况,避免意外使用低权限凭据
- 定期关注BloodyAD项目的更新,获取最新的功能改进和安全修复
总结
理解Kerberos凭据缓存的工作原理对于Active Directory安全测试至关重要。通过正确处理BloodyAD生成的.ccache文件,安全研究人员可以有效地利用获取到的高权限凭据进行后续测试。随着工具的不断完善,这类问题将得到更好的解决,但在当前版本中,掌握手动处理方法仍然是必要的技能。
对于渗透测试人员来说,这不仅是一个工具使用问题,更是深入理解Kerberos认证机制的好机会。建议在测试环境中多次练习凭据缓存的操作,以熟练掌握相关技术。
PaddleOCR-VL
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
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
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++0118AI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
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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
项目优选









