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使用 BloodHound.py 进行 Active Directory 信息采集。当需要枚举域内用户、组、计算机、会话、ACL、信任关系,分析域内攻击路径时使用。BloodHound.py 是 BloodHound 的 Python 采集器,通过 LDAP/DNS/Kerberos 协议采集 AD 数据并输出 JSON 供 BloodHound GUI 分析。任何涉及域渗透、AD 枚举、攻击路径分析的场景都应使用此技能
npx skillsauth add wgpsec/AboutSecurity bloodhound-enumInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
BloodHound.py 是 BloodHound 的 Python 采集器。核心优势:无需在目标执行(通过 LDAP/DNS 远程采集)+ 全面覆盖(用户/组/计算机/会话/ACL/信任关系)+ JSON 输出(导入 BloodHound GUI 分析攻击路径)。
项目地址:https://github.com/dirkjanm/BloodHound.py
# 全量采集(最常用)
bloodhound-python -d corp.local -u user -p 'P@ssw0rd' -c All
# 指定域控 IP
bloodhound-python -d corp.local -u user -p 'P@ssw0rd' -c All -dc 10.0.0.1
# 指定 DNS 服务器
bloodhound-python -d corp.local -u user -p 'P@ssw0rd' -c All -ns 10.0.0.1
# 输出压缩包
bloodhound-python -d corp.local -u user -p 'P@ssw0rd' -c All --zip
# 密码认证
bloodhound-python -d corp.local -u user -p 'P@ssw0rd' -c All
# NTLM Hash 认证(Pass the Hash)
bloodhound-python -d corp.local -u user --hashes aad3b435b51404eeaad3b435b51404ee:hash -c All
# Kerberos 认证
bloodhound-python -d corp.local -u user -p 'P@ssw0rd' -c All -k
# 使用 ccache 票据
export KRB5CCNAME=/tmp/krb5cc_user
bloodhound-python -d corp.local -u user -c All -k --auth-method kerberos
# 默认采集(Group + LocalAdmin + Session + Trusts)
bloodhound-python -d corp.local -u user -p pass -c Default
# 仅采集组成员关系
bloodhound-python -d corp.local -u user -p pass -c Group
# 仅采集本地管理员
bloodhound-python -d corp.local -u user -p pass -c LocalAdmin
# 仅采集会话信息
bloodhound-python -d corp.local -u user -p pass -c Session
# ACL 采集(分析权限关系)
bloodhound-python -d corp.local -u user -p pass -c ACL
# 信任关系
bloodhound-python -d corp.local -u user -p pass -c Trusts
采集完成后将 JSON/ZIP 文件导入 BloodHound GUI:
# 启动 Neo4j(BloodHound 后端)
sudo neo4j start
# 打开 BloodHound GUI,拖拽 JSON/ZIP 文件导入
# 常用查询:
# - Find all Domain Admins
# - Shortest Path to Domain Admins
# - Find Kerberoastable Users
# - Find AS-REP Roastable Users
| 场景 | 命令 |
|------|------|
| 全量采集 | bloodhound-python -d corp.local -u user -p pass -c All --zip |
| PTH 采集 | bloodhound-python -d corp.local -u user --hashes LM:NT -c All |
| 仅 ACL 分析 | bloodhound-python -d corp.local -u user -p pass -c ACL |
| 指定 DC | bloodhound-python -d corp.local -u user -p pass -c All -dc 10.0.0.1 -ns 10.0.0.1 |
testing
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Mythic C2 操作方法论。当需要部署 Mythic、选择 Mythic Agent、安装 C2 Profile、配置 HTTP/DNS/WebSocket/SMB/TCP 通信、生成 payload、管理回连任务,或把 Mythic 作为跨平台 C2 框架用于授权红队演练时使用。覆盖 mythic-cli 安装、Agent/Profile 选择、SSL 证书配置、payload 构建和基础 OPSEC 判断
development
Docker 安全测试与容器渗透方法论。当需要评估 Docker 容器、Docker Daemon、Docker Registry、镜像层、构建产物或容器逃逸风险时使用。覆盖容器环境识别、特权容器逃逸、docker.sock/Remote API 利用、procfs/cgroup/capabilities 滥用、Docker 用户组提权、运行时/内核 CVE、Registry 枚举、镜像层 Secret 分析和构建上下文泄露。发现 Docker 容器环境、Registry 暴露、镜像凭据或容器配置错误时应使用此技能
development
使用 PadBuster 进行 Padding Oracle 攻击。当发现 Web 应用使用 CBC 模式加密且存在 Padding Oracle 漏洞时使用。PadBuster 可自动解密密文和伪造任意明文对应的合法密文,适用于加密 Cookie/Token/URL 参数。任何涉及 Padding Oracle 攻击、CBC 密文解密、Cookie 伪造的场景都应使用此技能