基于飞书机器人准入平台的实现

1. 概述

本文档详细介绍了如何利用飞书机器人平台实现一个客户端准入控制系统。该系统通过飞书云文档作为数据存储和交互媒介，结合机器人卡片交互功能，实现对客户端设备的准入控制，并可选择性地集成AI自动决策功能。

2. 系统架构

2.1 整体流程

1. 客户端上线：Loader客户端上线后，主动将本机硬件及环境信息写入飞书云文档
2. 事件监听：Bot实时监听文档变更事件
3. 通知发送：发现数据变更后向指定群聊发送交互卡片
4. 决策处理：通过点击按钮触发回调接口，记录判断结果并更新准入状态
5. Payload下发：确认准入时，Bot将加密后的shellcode填入表格字段
6. 客户端拉取：Loader定时读取云文档中的准入状态与payload

2.2 组件交互

Loader客户端 → 飞书云文档 → Bot监听 → 交互卡片 → 决策回调 → 云文档更新 → Loader轮询

3. 实现步骤

3.1 飞书机器人创建

1. 访问飞书开放平台
2. 创建交互卡片机器人
3. 完成基础配置并在VPS上部署运行

3.2 云文档设置

1. 创建飞书云表格
2. 在"更多"选项中添加文档应用，确保后续通过tenant_access_token访问时有权限
3. 规划数据字段结构（建议包含：设备ID、硬件信息、环境信息、准入状态、payload字段等）

3.3 权限获取

1. 获取tenant_access_token：用于API调用认证
2. 获取spreadsheet_token：通过API https://open.feishu.cn/open-apis/wiki/v2/spaces/get_node获取
3. 获取sheet_id：确认具体操作的工作表

3.4 数据操作API

1. 读取数据：GET /open-apis/sheets/v2/spreadsheets/{spreadsheetToken}/values/{range}
2. 写入数据：PUT /open-apis/sheets/v2/spreadsheets/{spreadsheetToken}/values/{range}

Loader客户端应自行封装请求函数，直接构建JSON字符串写入数据。

4. 机器人功能实现

4.1 核心功能模块

1. 监控表格变化
2. 读取表格基本信息并回传飞书群
3. 准入和拒绝回调处理

4.2 事件订阅配置

1. 开启"订阅云文档事件"权限
2. 订阅"文件编辑事件"（注意不是多维表格）
3. 通过API https://open.feishu.cn/document/server-docs/docs/drive-v1/event/list/file-edited监控文档变化

4.3 交互卡片实现

1. 卡片设计：包含设备信息展示和决策按钮
2. 卡片发布：确保卡片模板已发布
3. 回调注册：订阅卡片交互事件，注册按钮回调函数

Python示例（基于飞书Python SDK）：

from larksuiteoapi import Config, Context, DOMAIN_FEISHU, DefaultService, Service
from larksuiteoapi.event import BaseEvent

# 注册卡片回调
def card_callback(ctx, conf, event):
    # 处理准入/拒绝逻辑
    if event.action.value == "approve":
        # 下发shellcode到云文档
        update_document_with_payload()
    elif event.action.value == "deny":
        # 更新拒绝状态
        update_document_status("denied")
    return "OK"

# 注册回调处理器
service = DefaultService(Config(DOMAIN_FEISHU))
service.set_callback("card.action", card_callback)

4.4 Shellcode处理

1. CS Stager：Base64编码后约1200字符
2. Stegless：Base64编码后约380,000字符（需拆分传输）

5. AI集成实现

5.1 模型选择

使用meta-llama/llama-3.3-8b-instruct:free模型进行自动决策

5.2 实现步骤

1. API封装：创建api.py处理AI请求
2. 提示词设计：约束AI输出模板，确保决策格式统一
3. 卡片修改：添加AI决策相关变量字段
4. 自动决策：在send_permission_card函数中调用AI接口

示例AI提示词：

根据以下设备信息判断是否允许接入：
{设备信息JSON}

请按以下格式回复：
{
  "decision": "approve|deny",
  "reason": "详细决策理由"
}

6. 通信链路优化

当前系统仅实现准入控制，后续通信仍直连Teamserver。建议改进方案：

1. 流量转发器：将所有流量引入可信域内统一转发处理
2. 隐蔽性增强：突破CS Malleable C2的限制，实现更可控的通信链路

目标架构：

客户端 → 准入平台 → 可信转发器 → Teamserver

7. 关键注意事项

1. 权限管理：确保机器人有足够的文档访问和编辑权限
2. 事件去重：处理文档变更事件时注意避免重复触发
3. 并发控制：多客户端同时请求时的数据处理一致性
4. 错误处理：API调用失败的重试机制
5. 日志记录：完整记录决策过程和系统操作

8. 扩展思考

1. 多因素认证：结合设备指纹、用户确认等多层决策
2. 动态payload：根据客户端环境生成差异化shellcode
3. 行为监控：准入后持续监控设备行为，实现动态权限调整
4. 自动化编排：与安全运维流程集成，实现全自动化响应

通过本系统实现，可以有效控制客户端的接入权限，结合AI决策可大幅提升效率，同时为后续通信链路的安全增强奠定基础。