cognis-digital/trackblock

``` pip install cognis-trackblock trackblock scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 使用说明 — 逐步指南 1. **安装** CLI（控制台脚本 `trackblock`）： pip install cognis-trackblock 2. **审计证据目录** — 将 `audit` 指向一个提取的（离线）手机证据转储；它会扫描 stalkerware IOC，并输出判定结果 + 风险评分： trackblock audit ./evidence_dump 3. **输出 JSON** 用于存档或下游工具： trackblock audit ./evidence_dump --format json > report.json 4. **读取结果** — 报告包含 `verdict`（`clean`/`review`/`suspicious`/`compromised`）、`risk_score`（0–100）以及排序后的 `detections` 列表；只有当判定结果为 `clean` 时，命令才会以 `0` 退出（否则为 `1`，如果证据目录无效则为 `2`）： trackblock audit ./evidence_dump --format json | jq '.verdict, .risk_score' 5. **自动化作为拦截机制** — 在定时审计中运行它，并根据退出代码采取行动： trackblock audit ./evidence_dump || echo "device NOT clean — investigate" ## 目录 - [为什么选择 trackblock？](#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) · [任意平台安装](#install-anywhere) · [相关项目](#related) · [贡献](#contributing) ## 为什么选择 trackblock？ 家庭手机监控软件审计 — MVT 级别的 iOS/Android 取证 — 无需搭建重量级的基础设施。 `trackblock` 是单一用途、可脚本化且可自托管的：将其指向目标，以您的工作流已习惯的格式（table · JSON · SARIF）获取优先排序的结果，通过它在 CI 中设置卡点，并让代理通过 MCP 驱动它。 ## 功能 - ✅ 加载证据 - ✅ 审计记录 - ✅ 审计目录 - ✅ 可在 Linux/macOS/Windows · Docker · devcontainer 上运行 - ✅ 提供 Python、JavaScript、Go 和 Rust 移植版 (`ports/`) ## 快速开始 ``` pip install cognis-trackblock trackblock --version trackblock scan . # scan current project trackblock scan . --format json # machine-readable trackblock scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ trackblock scan . [HIGH ] TRA-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] TRA-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[disk / memory artifact] --> P[trackblock
parse] P --> OUT[timeline + IOCs] ``` ## 从任何 AI 技术栈中使用 `trackblock` 可以与当前流行的各种 AI 使用方式互操作： - **MCP server** — `trackblock mcp`（Claude Desktop、Cursor、Cognis.Studio、[uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)) - **OpenAI 兼容 / JSON** — 通过管道将 `trackblock scan . --format json` 输入到任何代理或 LLM - **LangChain · CrewAI · AutoGen · LlamaIndex** — 一行代码将 CLI/JSON 包装为工具 - **CI / 脚本** — 为非 AI 流水线提供退出代码 + SARIF ## 对比分析 | | **Cognis trackblock** | mvt-project | |---|:---:|:---:| | 可自托管，无需账号 | ✅ | 视情况而定 | | 单条命令，零配置 | ✅ | ⚠️ | | 用于 CI 的 JSON + SARIF | ✅ | 视情况而定 | | MCP 原生支持（AI 代理） | ✅ | ❌ | | 多语言移植版 (JS/Go/Rust) | ✅ | ❌ | | 开放许可 | ✅ COCL | 视情况而定 | *秉承 **mvt-project/mvt** 的精神，以 Cognis 的方式重新构建。遗漏了致谢？欢迎提交 PR。* ## 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 代理的 **MCP server**（`trackblock mcp`），以及用于 SIEM/Slack/Jira 的 webhook 转发器。详见 [`docs/INTEGRATIONS.md`](docs/INTEGRATIONS.md)。 ## 安装 — 全方式、全平台 ``` pip install "git+https://github.com/cognis-digital/trackblock.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/trackblock.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/trackblock.git" # uv pip install cognis-trackblock # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/trackblock:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/trackblock # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/trackblock/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/trackblock` | [DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) (AWS/Azure/GCP/k8s) | ## 相关 Cognis 工具 - [`recall`](https://github.com/cognis-digital/recall) — 隐私优先的本地 RAG，处理个人数据 — 加密，附带审计日志 - [`optout`](https://github.com/cognis-digital/optout) — 自动化数据经纪人退出引擎 — 覆盖前 50 名经纪人，支持 CCPA/GDPR 信函 - [`vaultmap`](https://github.com/cognis-digital/vaultmap) — 个人资产与账户清单 — 达到遗产规划级别的加密 - [`breachwatch`](https://github.com/cognis-digital/breachwatch) — 个人数据泄露聚合器 — HIBP + DeHashed + 窃取日志分诊 - [`piicomb`](https://github.com/cognis-digital/piicomb) — 在您自己的文件中发现本地 PII — SSN/CC/护照/驾照/电子邮件/电话/出生日期 - [`privacyshell`](https://github.com/cognis-digital/privacyshell) — 强化浏览器配置文件生成器 — Firefox / LibreWolf / Brave **探索套件 →** [🗂️ 全部 170+ 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 `{}` 与包含 300+ 工具的 Cognis 套件进行组合 — 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 — 个人、内部评估、研究和教育用途免费；**商业 / 生产用途需要许可证** (licensing@cognis.digital)。详见 [LICENSE](LICENSE)。

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