cognis-digital/evtxsift

``` pip install cognis-evtxsift evtxsift scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 使用说明 —— 分步指南 1. **安装** CLI： pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/evtxsift.git" 2. **猎取**已导出事件日志（JSON 数组或 CSV）中的威胁 —— 主要命令： evtxsift hunt events.json evtxsift hunt events.csv --input-format csv 3. **调整检测阈值** —— 暴力破解窗口、密码喷洒以及横向移动敏感度： evtxsift hunt events.json \ --window 5 --fail-threshold 5 --spray-threshold 5 --lateral-threshold 3 4. **查看输出** —— 将表格、JSON 或可共享的 HTML 报告写入文件： evtxsift hunt events.json --format json -o findings.json evtxsift hunt events.json --format html -o report.html 5. **在流水线中自动化** —— 从 JSON 中提取高信号检测结果： evtxsift hunt events.json --format json | jq '.findings[] | select(.severity=="high")' ## 目录 - [为什么选择 evtxsift？](#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 evtxsift？ 在导出的 Windows 事件日志中查找暴力破解、持久化与横向移动信号 —— 无需搭建重量级的基础设施。 `evtxsift` 专注于单一用途、可脚本化且支持自托管：将其指向目标，以您的工作流已有的格式（表格 · JSON · SARIF）获取优先级排序后的结果，基于它控制 CI 流程，并让 agent 通过 MCP 驱动它。 ## 功能 - ✅ 加载记录 - ✅ 分析 - ✅ 可在 Linux/macOS/Windows · Docker · devcontainer 上运行 - ✅ 包含 Python、JavaScript、Go 和 Rust 移植版 (`ports/`) ## 快速开始 ``` pip install cognis-evtxsift evtxsift --version evtxsift scan . # scan current project evtxsift scan . --format json # machine-readable evtxsift scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ evtxsift scan . [HIGH ] EVT-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] EVT-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[disk / memory artifact] --> P[evtxsift
parse] P --> OUT[timeline + IOCs] ``` ## 从任何 AI 技术栈中使用 `evtxsift` 可以与所有流行的 AI 使用方式实现互操作： - **MCP 服务器** —— `evtxsift mcp` (Claude Desktop, Cursor, Cognis.Studio, [uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)) - **兼容 OpenAI / JSON** —— 通过管道将 `evtxsift 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 流水线提供退出码 + SARIF ## 对比 | | **Cognis evtxsift** | 典型工具 | |---|:---:|:---:| | 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 | | MCP 原生支持 (AI agents) | ✅ | ❌ | | 多语言移植版 (JS/Go/Rust) | ✅ | ❌ | | 开放许可协议 | ✅ COCL | 视情况而定 | ## 集成 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 服务器** (`evtxsift mcp`)，以及用于 SIEM/Slack/Jira 的 webhook 转发器。参见 [`docs/INTEGRATIONS.md`](docs/INTEGRATIONS.md)。 ## 安装 —— 适用于各种方式和平台 ``` pip install "git+https://github.com/cognis-digital/evtxsift.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/evtxsift.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/evtxsift.git" # uv pip install cognis-evtxsift # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/evtxsift:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/evtxsift # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/evtxsift/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/evtxsift` | [DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) (AWS/Azure/GCP/k8s) | ## 相关的 Cognis 工具 **探索套件 →** [🗂️ 全部 170+ 个工具](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+ 个工具的 Cognis 套件组合使用 —— 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。 ## 许可协议 源代码可见，基于 **Cognis Open Collaboration License (COCL) v1.0** —— 可免费用于个人、内部评估、研究和教育用途；**商业 / 生产用途需要获得许可** (licensing@cognis.digital)。参见 [LICENSE](LICENSE)。

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