cognis-digital/blescope

``` pip install cognis-blescope blescope scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 用法 — 逐步指南 `blescope` 可解码 BLE GATT 捕获数据，对设备配置文件进行指纹识别，并对不安全的配对/访问进行断言。 1. **安装** (Python 3.10+)： pip install -e . # 或：pipx install blescope 2. **扫描捕获数据**（人类可读报告）： blescope scan demos/01-basic/frontdoor_lock.json 3. **筛选可操作的发现**（达到/超过特定严重级别的）： blescope scan capture.json --min-severity medium 4. **将输出读取为** JSON，以便通过管道传输 / 集成到仪表板： blescope scan capture.json --format json | jq '.findings' cat capture.json | blescope scan - # stdin 5. **在 CI 中拦截不安全的设备** — 当报告任何可操作的发现时以退出码 `1` 退出，无异常时为 `0`，用法错误时为 `2`： - 运行：pip install -e . && blescope scan capture.json # 非零退出码将导致作业失败 ## 目录 - [为什么选择 blescope？](#why) · [功能](#features) · [快速开始](#quick-start) · [示例](#example) · [架构](#architecture) · [AI stack](#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 blescope？ 智能锁和可穿戴设备的拆解文化 —— “这款 200 美元的锁使用 Just-Works 配对，并暴露了可写的解锁特征”这种话题极具传播性；且可从保存的捕获数据中复现。 `blescope` 是单一用途、可脚本化且可自托管的：将其指向目标，以您的工作流已支持的语言（表格 · JSON · SARIF）获取优先级排序的结果，据此拦截 CI 流程，并让 agent 通过 MCP 驱动它。 ## 功能 - ✅ 解码 Uuid - ✅ 加载 Capture - ✅ Profile 指纹识别 - ✅ 审计 Pairing - ✅ 分析 Capture - ✅ 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-blescope blescope --version blescope scan . # scan current project blescope scan . --format json # machine-readable blescope scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ blescope scan . [HIGH ] BLE-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] BLE-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[capture / scan] --> P[blescope
parse + map] P --> OUT[report] ``` ## 从任何 AI stack 中使用它 `blescope` 可与所有流行的 AI 使用方式互操作： - **MCP server** — `blescope mcp` (Claude Desktop, Cursor, Cognis.Studio, [uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)) - **兼容 OpenAI / JSON** — 通过管道将 `blescope scan . --format json` 传给任何 agent 或 LLM - **LangChain · CrewAI · AutoGen · LlamaIndex** — 一行代码将 CLI/JSON 封装为工具 - **CI / 脚本** — 为非 AI pipeline 提供退出码 + SARIF ## 对比 | | **Cognis blescope** | Sniffle + gattacker | |---|:---:|:---:| | 可自托管，无需账号 | ✅ | 视情况而定 | | 单一命令，零配置 | ✅ | ⚠️ | | 支持用于 CI 的 JSON + SARIF | ✅ | 视情况而定 | | 原生支持 MCP (AI agent) | ✅ | ❌ | | 多语言移植版 (JS/Go/Rust) | ✅ | ❌ | | 开源许可 | ✅ COCL | 视情况而定 | *本着 **Sniffle + gattacker** 的精神打造，以 Cognis 的方式重新呈现。遗漏了致谢？欢迎提交 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 agent 的 **MCP server** (`blescope 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/blescope.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/blescope.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/blescope.git" # uv pip install cognis-blescope # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/blescope:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/blescope # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/blescope/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/blescope` | [DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) (AWS/Azure/GCP/k8s) | ## 相关 Cognis 工具 - [`fwxray`](https://github.com/cognis-digital/fwxray) — 对比两个固件镜像，并准确呈现更改的内容：新二进制文件、更改的配置标志、新增证书以及偏移的熵区域。 - [`canzap`](https://github.com/cognis-digital/canzap) — 使用微型 YAML DSL 从 .pcap 或 SocketCAN 接口重放、模糊测试并断言 CAN 总线流量。 - [`sbomb`](https://github.com/cognis-digital/sbomb) — 直接从解包的固件根文件系统生成 CycloneDX SBOM，并标记具有已知 CVE 和 EOL 内核的组件。 - [`mqttspy`](https://github.com/cognis-digital/mqttspy) — 被动映射 MQTT broker：枚举 topic，检测未经身份验证的写入，发现 payload 中的 PII/机密，并生成风险报告。 - [`uefiscan`](https://github.com/cognis-digital/uefiscan) — 审计 UEFI 固件转储，查找缺失的 Secure Boot 密钥、未签名模块、S3 启动脚本漏洞以及已知的 SMM 威胁。 - [`modpot`](https://github.com/cognis-digital/modpot) — 启动一个高交互的 Modbus/DNP3 ICS 蜜罐，将攻击者的寄存器读取/写入记录为结构化 JSON。 **探索套件 →** [🗂️ 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 300+ 工具的 Cognis suite 组合使用 — JSON 输入/输出以及共享的 兼容 OpenAI 的 `/v1` 骨干网络。有关套件映射、组合模式和参考技术栈，请参阅 **[INTEROP.md](INTEROP.md)**。 ## 许可证 在 **Cognis Open Collaboration License (COCL) v1.0** 下提供源码 — 可免费用于个人、内部评估、研究和教育用途；**商业/生产用途需要许可证** (licensing@cognis.digital)。请参阅 [LICENSE](LICENSE)。

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