Atomic Red Team测试模块依赖问题的分析与解决
问题背景
在使用Atomic Red Team进行T1218.005测试时,用户遇到了"invoke-athhtmlapplication命令无法识别"的错误。这个错误表明系统无法找到执行测试所需的PowerShell命令,而该命令实际上属于AtomicTestHarnesses模块的一部分。
错误分析
当用户尝试执行以下命令时:
Invoke-AtomicTest T1218.005 -Session $session
系统返回错误信息指出"invoke-athhtmlapplication"不是有效的cmdlet、函数、脚本文件或可执行程序。这通常意味着:
- 所需的AtomicTestHarnesses模块未安装
- 模块已安装但未正确导入当前会话
- 模块安装路径不在系统PATH环境变量中
根本原因
深入分析Atomic Red Team的T1218.005测试定义文件,发现虽然测试的"get_prereq_command"部分包含了安装AtomicTestHarnesses模块的注释代码,但实际并未执行。这是因为:
- 预安装命令被注释掉了(行首有#号)
- 测试执行器默认不会自动处理预安装步骤
- 远程会话环境下模块不会自动传播
解决方案
针对这个问题,可以通过修改测试定义文件来确保依赖模块的正确安装和加载。修改后的executor部分应包含以下关键步骤:
- 强制安装AtomicTestHarnesses模块到当前用户作用域
- 设置执行策略以允许脚本运行
- 显式导入模块
- 最后执行实际的测试命令
具体实现如下:
executor:
command: |
Install-Module -Name AtomicTestHarnesses -Scope CurrentUser -Force
Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass -Force
Import-Module AtomicTestHarnesses -Force
Invoke-ATHHTMLApplication -HTAFilePath #{hta_file_path} -ScriptEngine #{script_engine} -AsLocalUNCPath -SimulateLateralMovement -MSHTAFilePath #{mshta_file_path}
name: powershell
技术要点
-
模块安装作用域:使用
-Scope CurrentUser参数确保模块安装在用户目录下,避免需要管理员权限 -
执行策略设置:临时设置进程级别的执行策略为Bypass,确保脚本可以运行而不影响系统全局设置
-
模块导入:即使模块已安装,也需要显式导入才能在当前会话中使用其命令
-
远程执行考虑:在远程会话(如通过$session参数)中执行时,需要确保模块在远程主机上可用
最佳实践建议
-
对于依赖外部模块的Atomic测试,建议在测试定义中明确包含依赖安装步骤
-
在团队环境中使用Atomic Red Team时,可以考虑预先在所有目标系统上安装常用依赖模块
-
对于持续集成/自动化测试场景,建议创建包含所有必要依赖的基础镜像
-
开发自定义Atomic测试时,确保正确处理依赖关系,可以通过
get_prereq_command和cleanup_command实现完整的测试生命周期管理
总结
通过分析这个具体案例,我们了解到在使用Atomic Red Team框架时,正确处理测试依赖关系的重要性。特别是在远程执行和自动化测试场景下,确保所有依赖模块可用是测试成功执行的关键。本文提供的解决方案不仅解决了当前问题,也为处理类似情况提供了参考模式。
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- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。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Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI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。03
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-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。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00