DSInternals 项目教程
1. 项目介绍
DSInternals 是一个开源的 PowerShell 模块和 .NET 框架,旨在暴露 Active Directory 和 Azure Active Directory 的内部功能。该项目由 Michael Grafnetter 开发,提供了多种功能,包括 FIDO2 和 NGC 密钥审计、离线 ntds.dit 文件操作、密码审计、从 IFM 备份中恢复域控制器,以及密码哈希计算等。DSInternals 模块的主要功能是通过 PowerShell cmdlet 实现的,这些 cmdlet 构建在 DSInternals 框架之上,提供了易于使用的命令行工具。
2. 项目快速启动
2.1 安装 DSInternals 模块
DSInternals 模块可以通过 PowerShell Gallery 直接安装。以下是安装步骤:
# 安装 DSInternals 模块
Install-Module -Name DSInternals -Force
2.2 使用示例
以下是一个简单的示例,展示如何使用 DSInternals 模块进行密码质量测试:
# 导入 DSInternals 模块
Import-Module DSInternals
# 获取所有 Active Directory 账户
$accounts = Get-ADReplAccount -All -Server 'dc01.contoso.com'
# 测试密码质量
$accounts | Test-PasswordQuality -WeakPasswordHashesSortedFile 'pwned-passwords-ntlm-ordered-by-hash-v7.txt'
3. 应用案例和最佳实践
3.1 密码审计
DSInternals 模块中的 Test-PasswordQuality cmdlet 可以检查 Active Directory 密码是否存在于公开的泄露密码列表中,如 Have I Been Pwned (HIBP)。这有助于识别和修复弱密码。
3.2 离线 ntds.dit 文件操作
DSInternals 提供了对 ntds.dit 文件的离线操作功能,包括哈希转储、密码重置、组成员身份更改等。这对于灾难恢复和安全审计非常有用。
3.3 FIDO2 密钥审计
DSInternals 模块支持对 Azure Active Directory 中的 FIDO2 安全密钥进行审计,帮助管理员确保密钥的安全性和合规性。
4. 典型生态项目
4.1 Mimikatz
Mimikatz 是一个著名的工具,用于执行 pass-the-hash 攻击。DSInternals 模块可以与 Mimikatz 结合使用,提取凭据以进行进一步的攻击。
4.2 NTDSXtract
NTDSXtract 是一个用于解析 ntds.dit 文件的 Python 框架。DSInternals 提供了类似的功能,但使用 PowerShell 和 .NET 实现,更适合 Windows 环境。
4.3 Impacket
Impacket 是一个 Python 库,实现了多种 MSRPC 协议。DSInternals 提供了类似的功能,但专注于 Active Directory 和 Azure Active Directory 的内部功能。
通过这些模块和工具的结合使用,可以更全面地进行 Active Directory 和 Azure Active Directory 的安全审计和管理。
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
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