cognis-digital/yararun

``` pip install cognis-yararun yararun scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 用法 —— 逐步指南 1. **安装** CLI（控制台脚本 `yararun`）： pip install cognis-yararun 2. **列出内置的分类规则包**（或使用 `-r` 列出您自己的规则）： yararun rules yararun rules -r myrules.yar 3. 使用规则**扫描一个或多个文件**（`-` 读取 stdin）；使用 `-r` 添加自定义规则文件： yararun scan suspicious.bin yararun scan ./samples/* -r myrules.yar 4. 以 JSON 格式**读取结果**，并在发布前验证规则文件： yararun scan suspicious.bin --format json yararun compile myrules.yar 5. **在 CI 中实现自动化** —— 当发现可操作（非信息性）的匹配项时，`scan` 将以非零状态退出： - run: pip install cognis-yararun - run: yararun scan artifact.bin --format json ## 目录 - [为什么选择 yararun？](#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 yararun？ 轻量级狩猎 `yararun` 是单一用途、可编写脚本且可自托管的：将其指向目标，以您的工作流已使用的格式（table · JSON · SARIF）获取优先排序的结果，以此控制 CI，并让代理通过 MCP 驱动它。 ## 功能 - ✅ 解析规则 - ✅ 解析规则文件 - ✅ 扫描路径 - ✅ 可在 Linux/macOS/Windows · Docker · devcontainer 上运行 - ✅ 支持 Python、JavaScript、Go 和 Rust 移植版本 (`ports/`) ## 快速开始 ``` pip install cognis-yararun yararun --version yararun scan . # scan current project yararun scan . --format json # machine-readable yararun scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ yararun scan . [HIGH ] YAR-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] YAR-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[binary / sample] --> P[yararun
scan + match] P --> OUT[detections] ``` ## 从任何 AI 技术栈中使用 `yararun` 可与所有流行的 AI 使用方式互操作： - **MCP 服务器** —— `yararun mcp`（Claude Desktop、Cursor、Cognis.Studio、[uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)） - **兼容 OpenAI / JSON** —— 将 `yararun scan . --format json` 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 | | **Cognis yararun** | YARA | |---|:---:|:---:| | 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（AI 代理） | ✅ | ❌ | | 多语言移植（JS/Go/Rust） | ✅ | ❌ | | 开源许可证 | ✅ COCL | 视情况而定 | *秉承 **YARA** 的精神构建，以 Cognis 的方式重新构建。遗漏了署名？提交一个 PR。* ## 集成 通过管道融入您的技术栈：用于代码扫描的 **SARIF**，用于任何内容的 **JSON**，用于 AI 代理的 **MCP 服务器**（`yararun 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，各种平台 ``` pip install "git+https://github.com/cognis-digital/yararun.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/yararun.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/yararun.git" # uv pip install cognis-yararun # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/yararun:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/yararun # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/yararun/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/yararun` | [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，生成优先排序的、可供攻击的发现结果 - [`subhunt`](https://github.com/cognis-digital/subhunt) — 从多个来源聚合并去重子域名枚举结果 - [`dirsight`](https://github.com/cognis-digital/dirsight) — 将 Web 内容发现输出（ffuf/gobuster）分析为排序后的 endpoint - [`jwtinspect`](https://github.com/cognis-digital/jwtinspect) — 解码 JWT 并检测 alg=none、弱密钥以及缺失的 claims - [`corsaudit`](https://github.com/cognis-digital/corsaudit) — 从 headers 或配置中检测宽松的/错误配置的 CORS - [`headerscan`](https://github.com/cognis-digital/headerscan) — 根据响应转储对 HTTP 安全 headers (CSP/HSTS/XFO) 进行 A-F 评级 **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 套件协同工作 —— JSON 输入/输出以及共享的 兼容 OpenAI 的 `/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** 下开源可见 —— 免费用于个人、内部评估、研究和教育用途；**商业/生产环境使用需要许可证** (licensing@cognis.digital)。请参阅 [LICENSE](LICENSE)。

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