cognis-digital/honeytrace

``` pip install cognis-honeytrace honeytrace scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 用法 — 逐步指南 1. **安装：** pip install honeytrace 2. **列出您可以启动的诱饵服务配置** (SSH / RDP / SMB / HTTP)： honeytrace services 3. **模拟诱饵会话**并对攻击者进行评分 — 通过可重复的 `-c` 或 `--script` 文件输入脚本内容： honeytrace simulate ssh -c "uname -a" -c "cat /etc/passwd" --src-ip 203.0.113.9 当判定结果为高危/严重时，退出码为非零值 (2) — 非常适合用于告警。 4. **分析捕获的事件** — 将 JSONL 诱饵事件日志导入为基于 IP 的威胁情报 (`-` 代表标准输入)： honeytrace analyze events.jsonl cat events.jsonl | honeytrace analyze - 5. **自动化** — 为您的 SIEM / pipeline 输出 JSON： honeytrace --format json analyze events.jsonl | jq '.sources[] | {src_ip, verdict}' ## 目录 - [为什么选择 honeytrace？](#why) · [功能](#features) · [快速开始](#quick-start) · [示例](#example) · [架构](#architecture) · [AI 技术栈](#ai-stack) · [对比分析](#how-it-compares) · [集成](#integrations) · [随处安装](#install-anywhere) · [相关项目](#related) · [贡献](#contributing) ## 为什么选择 honeytrace？ 主动诱饵网络诱捕系统 — SSH、RDP、SMB、Web 蜜罐 — 无需搭建重量级的基础设施。 `honeytrace` 是单一用途、可编写脚本且可自托管的：将其指向目标，以您的工作流已有的格式（表格 · JSON · SARIF）获取优先级排序的结果，通过它来控制 CI，并让 agent 通过 MCP 驱动它。 ## 功能 - ✅ 命令分类 - ✅ 模拟会话 - ✅ 会话评分 - ✅ 解析事件 - ✅ 分析事件 - ✅ 可在 Linux/macOS/Windows · Docker · devcontainer 上运行 - ✅ 提供 Python、JavaScript、Go 和 Rust 的移植版本 (`ports/`) ## 快速开始 ``` pip install cognis-honeytrace honeytrace --version honeytrace scan . # scan current project honeytrace scan . --format json # machine-readable honeytrace scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ honeytrace scan . [HIGH ] HON-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] HON-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[attacker traffic] --> P[honeytrace
capture] P --> OUT[alerts + indicators] ``` ## 从任何 AI 技术栈中使用 `honeytrace` 可以与所有流行的 AI 使用方式互操作： - **MCP server** — `honeytrace mcp` (Claude Desktop、Cursor、Cognis.Studio、[uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)) - **OpenAI 兼容 / JSON** — 将 `honeytrace scan . --format json` 通过管道传递给任何 agent 或 LLM - **LangChain · CrewAI · AutoGen · LlamaIndex** — 用一行代码将 CLI/JSON 包装为工具 - **CI / 脚本** — 为非 AI pipeline 提供 exit code + SARIF ## 对比分析 | | **Cognis honeytrace** | cowrie | |---|:---:|:---:| | 可自托管，无需账号 | ✅ | 视情况而定 | | 单一命令，零配置 | ✅ | ⚠️ | | 用于 CI 的 JSON + SARIF | ✅ | 视情况而定 | | 原生 MCP (AI agent) | ✅ | ❌ | | 多语言移植 (JS/Go/Rust) | ✅ | ❌ | | 开源许可证 | ✅ COCL | 视情况而定 | *秉承 **cowrie/cowrie** 的精神，以 Cognis 的方式重新构建。遗漏了致谢？提交一个 PR 吧。* ## 集成 接入您的技术栈：用于代码扫描的 **SARIF**、用于任何场景的 **JSON**、用于 AI agent 的 **MCP server** (`honeytrace mcp`)，以及用于 SIEM/Slack/Jira 的 webhook 转发器。请参阅 [`docs/INTEGRATIONS.md`](docs/INTEGRATIONS.md)。 ## 安装 — 各种方式、各个平台 ``` pip install "git+https://github.com/cognis-digital/honeytrace.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/honeytrace.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/honeytrace.git" # uv pip install cognis-honeytrace # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/honeytrace:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/honeytrace # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/honeytrace/main/install.sh | sh ``` | Linux | macOS | Windows | Docker | Cloud | |---|---|---|---|---| | `scripts/setup-linux.sh` | `scripts/setup-macos.sh` | `scripts/setup-windows.ps1` | `docker run ghcr.io/cognis-digital/honeytrace` | [DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) (AWS/Azure/GCP/k8s) | ## 相关的 Cognis 工具 - [`sentrylog`](https://github.com/cognis-digital/sentrylog) — 面向小团队的单文件 SIEM — Sigma 规则 + 多源数据接入 - [`edrgap`](https://github.com/cognis-digital/edrgap) — EDR 覆盖范围与绕过检测器 — 协调 MDM + EDR + AD 清单 - [`canarynet`](https://github.com/cognis-digital/canarynet) — 自托管 canary token 网络 — AWS 密钥、DNS、文档、Web URL - [`phishforge`](https://github.com/cognis-digital/phishforge) — 开源网络钓鱼模拟 — 活动、模板、培训 - [`sbomgate`](https://github.com/cognis-digital/sbomgate) — 持续的 SBOM 差异对比与漏洞监控，并带有维护者变更追踪 **探索全套工具 →** [🗂️ 全部 170+ 种工具](https://github.com/cognis-digital/cognis-neural-suite) · [⭐ awesome-cognis](https://github.com/cognis-digital/awesome-cognis) · [🔗 cognis-sources](https://github.com/cognis-digital/cognis-sources) · [🤖 uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet) · [🧠 engram](https://github.com/cognis-digital/engram) ## 互操作性 `{}` 与 300+ 工具的 Cognis 套件组合使用 — JSON 输入/输出以及共享的 OpenAI 兼容 `/v1` 骨干网络。请参阅 **[INTEROP.md](INTEROP.md)** 了解套件图谱、组合模式和参考技术栈。 ## 许可证 在 **Cognis Open Collaboration License (COCL) v1.0** 下提供源代码 — 免费用于个人、内部评估、研究和教育用途；**商业 / 生产环境使用需要许可证** (licensing@cognis.digital)。请参阅 [LICENSE](LICENSE)。

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