cognis-digital/cloudkeys

``` pip install cognis-cloudkeys cloudkeys scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 使用说明 — 逐步指南 1. **安装：** pip install -e . 2. **扫描路径**（文件和/或目录，递归扫描）以查找泄露的 AWS/GCP/Azure 凭据，使用 `scan` 子命令。`paths` 参数是可变参数，并接受 `-` 作为标准输入： cloudkeys scan ./src 扫描多个目标，或通过管道传入内容： cloudkeys scan ./src ./config git show HEAD | cloudkeys scan - 3. **获取机器可读的输出**，使用全局 `--format json` 标志（放置在子命令之前）： cloudkeys --format json scan ./src 4. **查看结果。** 每个发现都列出了 `SEVERITY`（严重性）、`DETECTOR`（检测器）、提供商、文件:行号、匹配的密钥、其熵值、`blast:`（影响范围）评估，以及 `fix:`（修复）建议，外加严重性统计摘要。该进程**在发现任何凭据时退出码为 1**，**干净时为 0**，**未扫描任何内容且发生运行时错误时为 2**。 5. **在 CI 中使用** — 阻止泄露云密钥的提交/构建： cloudkeys --format json scan . || { echo "检测到泄露的云凭据"; exit 1; } ## 目录 - [为什么选择 cloudkeys？](#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) · [随处安装](#install-anywhere) · [相关项目](#related) · [贡献](#contributing) ## 为什么选择 cloudkeys？ 密钥分类 `cloudkeys` 是单一用途、可脚本化且可自托管的：将其指向目标，即可获得您的工作流已支持的格式（表格 · JSON · SARIF）的优先级排序结果，根据它对 CI 进行拦截，并让代理通过 MCP 驱动它。 ## 功能 - ✅ Shannon 熵 - ✅ 脱敏 - ✅ 影响范围 - ✅ 扫描文本 - ✅ 扫描路径 - ✅ 运行于 Linux/macOS/Windows · Docker · devcontainer - ✅ 支持 Python, JavaScript, Go, 和 Rust 端口 (`ports/`) ## 快速开始 ``` pip install cognis-cloudkeys cloudkeys --version cloudkeys scan . # scan current project cloudkeys scan . --format json # machine-readable cloudkeys scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ cloudkeys scan . [HIGH ] CLO-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] CLO-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[target / manifest] --> P[cloudkeys
checks + rules] P --> OUT[findings (JSON / SARIF)] ``` ## 从任何 AI 技术栈中使用 `cloudkeys` 可与所有流行的 AI 使用方式互操作： - **MCP 服务器** — `cloudkeys mcp` (Claude Desktop, Cursor, Cognis.Studio, [uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)) - **兼容 OpenAI / JSON** — 通过管道将 `cloudkeys scan . --format json` 传递给任何代理或 LLM - **LangChain · CrewAI · AutoGen · LlamaIndex** — 将 CLI/JSON 封装为一行代码的工具 - **CI / 脚本** — 为非 AI 流水线提供退出码 + SARIF ## 对比分析 | | **Cognis cloudkeys** | trufflehog | |---|:---:|:---:| | 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) | ✅ | ❌ | | 开源许可证 | ✅ COCL | 视情况而定 | *本着 **trufflehog** 的精神构建，并以 Cognis 的方式重新塑造。缺少致谢？提交一个 PR。* ## 集成 融入您的技术栈：用于代码扫描的 **SARIF**，用于一切的 **JSON**，用于 AI 代理的 **MCP 服务器** (`cloudkeys 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，所有平台 ``` pip install "git+https://github.com/cognis-digital/cloudkeys.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/cloudkeys.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/cloudkeys.git" # uv pip install cognis-cloudkeys # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/cloudkeys:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/cloudkeys # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/cloudkeys/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/cloudkeys` | [DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) (AWS/Azure/GCP/k8s) | ## 相关 Cognis 工具 - [`portfan`](https://github.com/cognis-digital/portfan) — 将 nmap XML 总结并差异分析为优先级排序的、可攻击的发现 - [`subhunt`](https://github.com/cognis-digital/subhunt) — 从多个来源聚合并去重子域名枚举 - [`dirsight`](https://github.com/cognis-digital/dirsight) — 将 Web 内容发现输出 (ffuf/gobuster) 分析为排序的 endpoint - [`jwtinspect`](https://github.com/cognis-digital/jwtinspect) — 解码 JWT 并对 alg=none、弱密钥和缺失的声明进行检查 - [`corsaudit`](https://github.com/cognis-digital/corsaudit) — 从 header 或配置中检测宽松/错误配置的 CORS - [`headerscan`](https://github.com/cognis-digital/headerscan) — 根据响应转储为 HTTP 安全 header (CSP/HSTS/XFO) 进行 A-F 评级 **探索套件 →** [🗂️ 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 300+ 工具的 Cognis 套件组合 — JSON 输入/输出和共享的 兼容 OpenAI 的 `/v1` 主干。请参阅 **[INTEROP.md](INTEROP.md)** 了解 套件映射、组合模式和参考技术栈。 ## 许可证 源代码可用，基于 **Cognis Open Collaboration License (COCL) v1.0** — 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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