cognis-digital/baadiff

``` pip install cognis-baadiff baadiff scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 使用说明 — 逐步指南 `baadiff` 扫描代码仓库或清单以发现 HIPAA 安全规则缺口并对合规性进行评分。 1. **安装**： pip install -e . 2. **扫描文件或目录**： baadiff scan ./my-service 3. **设置及格阈值**（满分为 100 分）并禁用日志颜色： baadiff scan ./my-service --threshold 90 --no-color 4. **以 JSON 格式读取输出**，并生成状态徽章： baadiff scan ./my-service --format json --badge hipaa-badge.svg 5. **在 CI 中实现自动化** — 当分数低于 `--threshold` 时，扫描将以非零状态码退出： baadiff scan . --threshold 80 --format json ## 目录 - [为什么选择 baadiff？](#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) · [贡献指南](#contributing) ## 为什么选择 baadiff？ 一款 SOC-2 风格的“我们准备好满足 HIPAA 交付标准了吗？”扫描器，可输出可共享的徽章 —— 初创公司将其贴在 README 上以彰显合规成熟度。 `baadiff` 具有单一用途、可脚本化且支持自托管：将其指向目标，以现有工作流程所支持的格式（表格 · JSON · SARIF）获取已确定优先级的结果，通过它来管控 CI，并让 AI 代理通过 MCP 驱动它。 ## 功能 - ✅ 扫描文本 - ✅ 扫描路径 - ✅ 对发现的问题进行评分 - ✅ 徽章用于 - ✅ 支持 Linux/macOS/Windows 运行 · Docker · devcontainer - ✅ 支持 Python、JavaScript、Go 和 Rust 多语言移植版本 (`ports/`) ## 快速开始 ``` pip install cognis-baadiff baadiff --version baadiff scan . # scan current project baadiff scan . --format json # machine-readable baadiff scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ baadiff scan . [HIGH ] BAA-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] BAA-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[target / manifest] --> P[baadiff
checks + rules] P --> OUT[findings (JSON / SARIF)] ``` ## 从任何 AI 技术栈中使用 `baadiff` 兼容所有主流的 AI 使用方式： - **MCP server** — `baadiff mcp`（Claude Desktop、Cursor、Cognis.Studio、[uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)） - **兼容 OpenAI / JSON** — 将 `baadiff scan . --format json` 的结果通过管道传递给任何代理或 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 流水线提供退出状态码 + SARIF ## 对比 | | **Cognis baadiff** | Prowler + OpenSCAP | |---|:---:|:---:| | 支持自托管，无需账号 | ✅ | 视情况而定 | | 单一命令，零配置 | ✅ | ⚠️ | | 面向 CI 的 JSON + SARIF | ✅ | 视情况而定 | | 原生支持 MCP (AI 代理) | ✅ | ❌ | | 多语言移植 (JS/Go/Rust) | ✅ | ❌ | | 开源许可证 | ✅ COCL | 视情况而定 | *秉承 **Prowler + OpenSCAP** 的精神，以 Cognis 的方式进行重新构建。如果遗漏了致谢？欢迎提交 PR。* ## 集成 接入您的现有技术栈：用于代码扫描的 **SARIF**，用于一切的 **JSON**，面向 AI 代理的 **MCP server**（`baadiff mcp`），以及用于 SIEM/Slack/Jira 的 webhook 转发器。详情请参阅 [`docs/INTEGRATIONS.md`](docs/INTEGRATIONS.md)。 ## 安装 — 全平台、全方式支持 ``` pip install "git+https://github.com/cognis-digital/baadiff.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/baadiff.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/baadiff.git" # uv pip install cognis-baadiff # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/baadiff:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/baadiff # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/baadiff/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/baadiff` | [DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) (AWS/Azure/GCP/k8s) | ## 相关 Cognis 工具 - [`phiscrub`](https://github.com/cognis-digital/phiscrub) — 流式扫描日志、CSV 和自由文本笔记以查找 PHI（姓名、MRN、SSN、日期、地址），并进行原地脱敏或 token 化。 - [`dicomsweep`](https://github.com/cognis-digital/dicomsweep) — 根据 DICOM PS3.15 Annex E 配置文件对 DICOM 影像研究进行去标识化处理，清除标签和烧录在像素中的文本。 - [`fhirlint`](https://github.com/cognis-digital/fhirlint) — 根据（US Core 等）配置文件验证 FHIR R4/R5 资源和捆绑包，并提供精确到行级别的错误报告。 - [`hl7tap`](https://github.com/cognis-digital/hl7tap) — 在终端中解析、美化打印、对比（diff）并通过 MLLP 重放 HL7 v2 消息。 - [`consentledger`](https://github.com/cognis-digital/consentledger) — 维护一份防篡改、基于哈希链的患者数据访问与同意事件的审计日志。 - [`synthcohort`](https://github.com/cognis-digital/synthcohort) — 根据配置文件规范生成统计上逼真的合成患者队列（FHIR/CSV），用于开发和测试。 **探索工具套件 →** [🗂️ 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 套件协同工作 — 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)** 了解 套件图谱、组合模式和参考技术栈。 ## 许可证 源代码可见，基于 **Cognis Open Collaboration License (COCL) v1.0** 授权 — 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)。请参阅 [LICENSE](LICENSE)。

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