cognis-digital/iocrep

``` pip install cognis-iocrep iocrep scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 使用说明 — 分步指南 1. **安装：** pip install iocrep 2. **对指标进行评分** — 将 IOC（IP、domain、URL、hash、email；支持防篡改格式）与离线信誉数据库进行比对： iocrep score 198.51.100.7 evil.example[.]com d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e 每次判定都包含评分、严重性以及可解释的首要原因。 3. **对文件中的指标进行评分** 并提供您自己的信誉/白名单： iocrep score --infile iocs.txt --db reputation.json 4. **读取输出** — 表格、JSON 或写入文件的独立 HTML 报告： iocrep score --infile iocs.txt --format json -o verdicts.json iocrep score --infile iocs.txt --format html -o report.html 5. **CI / 分流关卡** — 在达到或超过特定严重性（默认为 `medium`）时以非零状态退出： iocrep score --infile iocs.txt --fail-on high ## 目录 - [为什么选择 iocrep？](#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 iocrep？ 结合可解释判定结果，基于离线信誉/白名单对 IOC 进行评分 — 无需搭建重量级的基础设施。 `iocrep` 专注单一用途、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）获取优先排序的结果，以此为依据拦截 CI，并让 agent 通过 MCP 驱动它。 ## 功能 - ✅ 恢复原始格式 (Refang) - ✅ 指标分类 - ✅ 指标评分 - ✅ 批量评分 - ✅ 可在 Linux/macOS/Windows · Docker · devcontainer 上运行 - ✅ 包含 Python, JavaScript, Go 和 Rust 的移植版本 (`ports/`) ## 快速开始 ``` pip install cognis-iocrep iocrep --version iocrep scan . # scan current project iocrep scan . --format json # machine-readable iocrep scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ iocrep scan . [HIGH ] IOC-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] IOC-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[input] --> P[iocrep
analyze + score] P --> OUT[report] ``` ## 从任何 AI 技术栈中使用 `iocrep` 可以与每一种流行的 AI 使用方式互操作： - **MCP server** — `iocrep mcp` (Claude Desktop, Cursor, Cognis.Studio, [uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)) - **兼容 OpenAI / JSON** — 将 `iocrep scan . --format json` 通过管道传递给任何 agent 或 LLM - **LangChain · CrewAI · AutoGen · LlamaIndex** — 只需一行代码即可将 CLI/JSON 封装为工具 - **CI / 脚本** — 为非 AI pipeline 提供退出码 + SARIF ## 对比分析 | | **Cognis iocrep** | 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 | ✅ | ⚠️ | | 用于 CI 的 JSON + SARIF | ✅ | 视情况而定 | | MCP 原生 (AI agents) | ✅ | ❌ | | 多语言移植 (JS/Go/Rust) | ✅ | ❌ | | 开源许可证 | ✅ COCL | 视情况而定 | ## 集成 融入您的技术栈：用于代码扫描的 **SARIF**，适用于任何场景的 **JSON**，面向 AI agent 的 **MCP server** (`iocrep mcp`)，以及用于 SIEM/Slack/Jira 的 webhook 转发器。详见 [`docs/INTEGRATIONS.md`](docs/INTEGRATIONS.md)。 ## 安装 — 各种方式，各个平台 ``` pip install "git+https://github.com/cognis-digital/iocrep.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/iocrep.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/iocrep.git" # uv pip install cognis-iocrep # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/iocrep:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/iocrep # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/iocrep/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/iocrep` | [DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) (AWS/Azure/GCP/k8s) | ## 相关 Cognis 工具 **探索该套件 →** [🗂️ 全部 170+ 种工具](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` 主干网络。请参阅 **[INTEROP.md](INTEROP.md)** 以获取套件图谱、组合模式和参考技术栈。 ## 许可证 在 **Cognis Open Collaboration License (COCL) v1.0** 下提供源码可见 — 可免费用于个人、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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