pyLDAPGui - 开发历程全记录

pyLDAPGui是我在过去几个月里一直在开发的一个应用程序，直到最近才决定以概念验证的形式发布，供大家试用。这个想法的诞生源于我在开发课程"无恶意软件对抗模拟(MAE)“时，需要寻找能够在跨操作系统环境中有效使用的便携式工具，这让我开始深入研究现有的各种选项。

背景与动机

如果你曾经进行过任何形式的渗透测试、红队行动或专注于Active Directory环境的审计，很可能使用过Active Directory Explorer(AD Explorer)。这是一个在Windows主机上连接LDAP服务器（通常是域控制器）并查看AD环境的优秀工具。但AD Explorer存在诸多限制：速度较慢、快照输出为.dat格式，并且仅限于Windows主机使用。

AD Explorer最大的限制在于仅支持Windows平台，如果你想要在*nix虚拟机或Mac上操作，就无法使用它（虽然可以通过mono和wine等技术实现，但并非原生支持）。

探索替代方案

在寻找带有UI的替代LDAP浏览器时，我发现了一些有用的系统管理工具。GoDAP作为终端UI存在，虽然功能不错但仍然是命令行界面。同样，ldap_shell具有功能丰富的终端UI。还有Softerra LDAP浏览器，这让我回想起旧的C#应用程序，但同样依赖Windows环境。

技术选型决策

Python与GUI框架

在创建GUI应用程序方面，我最终选择了Python，因为它在多功能性和可用库方面表现最佳。接下来需要决定在Python中使用哪个GUI库，经过阅读各库文档后，我选择了PyQt，因为它易于使用、可扩展且支持跨平台。

考虑过的选项包括：

Tkinter
PyQt
Kivy

放弃Go和Rust的原因

最初我也考虑了Go和Rust，但后来意识到学习曲线和构建易用工具的支持成本太高。虽然Rust在GUI外观上提供了更多选择，感觉类似于Proxmox的UI，但所需的功能集配置不够方便。

功能设计

确定了库和语言后，我开始规划工具的功能。设计需要简单易用，同时具备足够的功能使其易于使用和访问。核心功能需要类似于AD Explorer：

通过树状视图连接LDAP
支持LDAP和LDAPS
能够导出为合理格式，主要是CSV和JSON（为了BloodHound兼容性）
具有快速简便的搜索功能，以及运行特定LDAP查询的能力

开发挑战

编写这个工具时遇到了一些挑战，主要是在Python中设计GUI不如我想象的那么直接，还有确定某些导出文件的结构。此外，让SOCKs正常工作也不像最初想象的那么容易，最终通过大量谷歌搜索和试错才解决了问题。

Opsec安全考量

在开发过程中，我还考虑了限流和操作安全问题。工具对一些查询进行了翻转和随机化处理：

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self.attribute_variations = {
    'samaccountname': ['sAMAccountName', 'samAccountName', 'SAMACCOUNTNAME', 'sAmAcCoUnTnAmE'],
    'objectclass': ['objectClass', 'OBJECTCLASS', 'ObjectClass', 'oBjEcTcLaSs'],
    # ...更多属性变体
}

我还希望输出尽可能最小化，使用尽可能少的查询来维持BloodHound所需的输出。工具进行以下类型的LDAP查询：

树导航（get_children）：在展开树节点时触发
条目详情（get_entry）：在选择项目时触发
批量导出（get_bloodhound_data）：6个大型BloodHound导出查询
通用搜索（search）：用于CSV导出和浏览

除了减少查询外，我还添加了查询间的限流功能，尝试不向服务器发送过多请求，同时保持一定程度的隐蔽性。查询之间有基本随机延迟（0.5-2秒），每次运行时查询都会被打乱以尝试规避标准签名。

GitHub Actions集成

另一个挑战是GitHub Actions。我喜欢CI/CD，并尽可能在所有工具创建中使用它，主要是因为它消除了每个系统需要标准开发环境的痛苦，并允许临时构建以便于部署。

需要注意的是，如果要从GH Actions构建发布版本，需要设置以下两个权限：

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permissions:
  contents: write
  packages: write

最终成果

将所有内容整合后，GUI实际上表现不错，带有一些按钮（有些目前还没有实用功能，但至少有计划）。目前可用的核心功能集：

连接到LDAP/LDAPS服务器并在树状视图中列出
导出为CSV/导出为BloodHound格式
直接摄取到Neo4j（前提是你可以从运行此工具的主机访问它）

我还有一些进一步改进代码和添加更多功能的计划，比如前面提到的使用OpenGraph for BloodHound CE进行摄取，以及导出特定详细信息并从数据中解析更多信息的能力，这是我希望ADCS分析按钮最终能够实现的功能！

pyLDAPGui开发全记录：跨平台LDAP图形化工具诞生记

本文详细记录了pyLDAPGui工具的开发历程，从跨平台LDAP浏览需求出发，到Python GUI框架选型、功能设计实现，再到Opsec安全考量和GitHub Actions自动化部署，完整呈现了一个安全工具的诞生过程。