cognis-digital/egresswatch

``` pip install cognis-egresswatch egresswatch scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 用法 — 分步指南 1. **安装** CLI： pip install egresswatch 2. **审计出站事件流**（默认 `events` 源），从文件或 stdin（`-`）读取： egresswatch audit events.jsonl --source events --fail-on high 3. 从 `/proc/net` 而不是事件流**审计主机快照**： egresswatch audit netstat.txt --source proc 4. **阅读输出。** 全局 `--format json` 标志会输出结构化报告；当发现的问题满足 `--fail-on` 条件时，进程将以非零状态退出： egresswatch --format json audit events.jsonl --fail-on medium > egress.json 5. 使用自定义策略文件将其**接入 CI**： egresswatch audit events.jsonl --policy policy.json --fail-on high || exit 1 ## 目录 - [为什么选择 egresswatch？](#why) · [功能](#features) · [快速开始](#quick-start) · [示例](#example) · [架构](#architecture) · [AI 技术栈](#ai-stack) · [对比](#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 egresswatch？ 服务端出站连接审计器 — eBPF/Falco 封装 — 无需搭建重量级的基础设施。 `egresswatch` 是单一用途、可脚本化且可自托管的：将其指向目标，以您的工作流已使用的格式（table · JSON · SARIF）获取优先级排序的结果，以此为门槛拦截 CI，并让代理通过 MCP 驱动它。 ## 功能 - ✅ 解析事件 (Parse Events) - ✅ 解析 Proc Net - ✅ 评估 (Evaluate) - ✅ 审计 (Audit) - ✅ 运行于 Linux/macOS/Windows · Docker · devcontainer - ✅ 提供 Python、JavaScript、Go 和 Rust 的移植版本 (`ports/`) ## 快速开始 ``` pip install cognis-egresswatch egresswatch --version egresswatch scan . # scan current project egresswatch scan . --format json # machine-readable egresswatch scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ egresswatch scan . [HIGH ] EGR-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] EGR-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[target / manifest] --> P[egresswatch
checks + rules] P --> OUT[findings (JSON / SARIF)] ``` ## 从任何 AI 技术栈中使用 `egresswatch` 可与所有流行的 AI 使用方式互操作： - **MCP server** — `egresswatch mcp`（Claude Desktop、Cursor、Cognis.Studio、[uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)） - **兼容 OpenAI / JSON** — 将 `egresswatch scan . --format json` 管道传输给任何代理或 LLM - **LangChain · CrewAI · AutoGen · LlamaIndex** — 一行代码即可将 CLI/JSON 封装为工具 - **CI / 脚本** — 为非 AI pipeline 提供 exit code + SARIF ## 对比 | | **Cognis egresswatch** | falcosecurity | |---|:---:|:---:| | 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 代理） | ✅ | ❌ | | 多语言端口（JS/Go/Rust） | ✅ | ❌ | | 开源许可 | ✅ COCL | 视情况而定 | *本着 **falcosecurity/falco** 的精神打造，以 Cognis 的方式重新塑造。遗漏了致谢？提交一个 PR。* ## 集成 可接入您的技术栈：用于代码扫描的 **SARIF**，用于一切的 **JSON**，用于 AI 代理的 **MCP server**（`egresswatch mcp`），以及用于 SIEM/Slack/Jira 的 webhook 转发器。参见 [`docs/INTEGRATIONS.md`](docs/INTEGRATIONS.md)。 ## 安装 — 各种方式，所有平台 ``` pip install "git+https://github.com/cognis-digital/egresswatch.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/egresswatch.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/egresswatch.git" # uv pip install cognis-egresswatch # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/egresswatch:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/egresswatch # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/egresswatch/main/install.sh | sh ``` | Linux | macOS | Windows | Docker | 云平台 | |---|---|---|---|---| | `scripts/setup-linux.sh` | `scripts/setup-macos.sh` | `scripts/setup-windows.ps1` | `docker run ghcr.io/cognis-digital/egresswatch` | [DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) (AWS/Azure/GCP/k8s) | ## 相关 Cognis 工具 - [`dnsaudit`](https://github.com/cognis-digital/dnsaudit) — DNS 态势及配置错误扫描器 — SPF/DKIM/DMARC/DNSSEC/CAA - [`certpatrol`](https://github.com/cognis-digital/certpatrol) — 通过 Certificate Transparency 进行 TLS 证书生命周期及恶意签发监控 **探索完整套件 →** [🗂️ 所有 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 套件组合使用 — JSON 输入/输出以及共享的 兼容 OpenAI 的 `/v1` 主干网络。请参阅 **[INTEROP.md](INTEROP.md)** 获取 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** 下源代码可见 — 个人、内部评估、研究和教育用途免费；**商业 / 生产环境使用需要许可证** (licensing@cognis.digital)。参见 [LICENSE](LICENSE)。

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