cognis-digital/dnsrecon

``` pip install cognis-dnsrecon dnsrecon scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 使用说明 — 分步指南 1. 从源码**安装**（Python 3.9+，仅依赖标准库，离线分析）： pip install . 2. **分析** JSON 或文本 DNS 记录文件，获取攻击面发现： dnsrecon analyze records.json 3. 按严重程度**筛选**并切换为 JSON 输出： dnsrecon analyze records.json --min-severity medium --format json 4. **使用输出**：JSON 报告会列举各项发现（严重程度/类别/详情），你可以将其导入工单系统或使用 `jq` 进行查询。 5. **在 CI 中实现自动化** — 捕获报告以供后续门控： dnsrecon analyze zone_dump.json --format json > dns_findings.json ## 目录 - [为什么选择 dnsrecon？](#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) · [相关工具](#related) · [贡献指南](#contributing) ## 为什么选择 dnsrecon？ DNS 攻击面 `dnsrecon` 是单一用途、可脚本化且可自托管的：将其指向目标，即可按照你的工作流所使用的格式（表格 · JSON · SARIF）获取已排定优先级的结果，在 CI 中对其进行门控，并允许代理通过 MCP 驱动它。 ## 功能 - ✅ 解析记录 - ✅ 加载记录 - ✅ 分析记录 - ✅ 总结 - ✅ 可在 Linux/macOS/Windows · Docker · devcontainer 上运行 - ✅ 提供 Python、JavaScript、Go 和 Rust 移植版本 (`ports/`) ## 快速开始 ``` pip install cognis-dnsrecon dnsrecon --version dnsrecon scan . # scan current project dnsrecon scan . --format json # machine-readable dnsrecon scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ dnsrecon scan . [HIGH ] DNS-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] DNS-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[target / export] --> P[dnsrecon
collect + correlate] P --> OUT[ranked findings] ``` ## 从任何 AI 技术栈中使用 `dnsrecon` 可与所有主流的 AI 使用方式互操作： - **MCP server** — `dnsrecon mcp` (Claude Desktop, Cursor, Cognis.Studio, [uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)) - **OpenAI 兼容 / JSON** — 将 `dnsrecon scan . --format json` 的输出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 流水线提供退出代码 + SARIF ## 对比分析 | | **Cognis dnsrecon** | dnsrecon | |---|:---:|:---:| | 可自托管，无需账号 | ✅ | 视情况而定 | | 单一命令，零配置 | ✅ | ⚠️ | | 为 CI 提供 JSON + SARIF | ✅ | 视情况而定 | | MCP 原生 (AI 代理) | ✅ | ❌ | | 多语言移植 (JS/Go/Rust) | ✅ | ❌ | | 开放许可 | ✅ COCL | 视情况而定 | *秉承 **dnsrecon** 的精神打造，并以 Cognis 的方式重新构建。遗漏了致谢？欢迎提交 PR。* ## 集成 接入你的技术栈：用于代码扫描的 **SARIF**，用于任何场景的 **JSON**，用于 AI 代理的 **MCP server** (`dnsrecon 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 — 各种方式、各个平台 ``` pip install "git+https://github.com/cognis-digital/dnsrecon.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/dnsrecon.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/dnsrecon.git" # uv pip install cognis-dnsrecon # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/dnsrecon:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/dnsrecon # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/dnsrecon/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/dnsrecon` | [DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) (AWS/Azure/GCP/k8s) | ## 相关 Cognis 工具 - [`portfan`](https://github.com/cognis-digital/portfan) — 总结并对比 nmap XML，生成已排定优先级、可进行攻击的发现 - [`subhunt`](https://github.com/cognis-digital/subhunt) — 汇聚并去重来自多个来源的子域名枚举结果 - [`dirsight`](https://github.com/cognis-digital/dirsight) — 将 Web 内容发现输出 (ffuf/gobuster) 分析为排名后的 endpoint - [`jwtinspect`](https://github.com/cognis-digital/jwtinspect) — 解码 JWT 并检查 alg=none、弱密钥以及缺失的声明 - [`corsaudit`](https://github.com/cognis-digital/corsaudit) — 从标头或配置中检测宽松/错误配置的 CORS - [`headerscan`](https://github.com/cognis-digital/headerscan) — 根据响应转储对 HTTP 安全标头 (CSP/HSTS/XFO) 进行 A-F 评级 **探索该套件 →** [🗂️ 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 OpenAI 兼容 `/v1` 骨干网络。请参阅 **[INTEROP.md](INTEROP.md)** 了解 套件图谱、组合模式以及参考技术栈。 ## 许可协议 源码可见，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/生产环境使用需要获取许可** (licensing@cognis.digital)。请参阅 [LICENSE](LICENSE)。

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