varc 从系统中收集易失性数据的快照。 它告诉你系统上正在发生什么，在调查安全事件时尤其有用。
它创建一个 zip 文件，其中包含用于了解系统上正在发生的多种不同数据：
我们已在以下环境中成功执行：
请查看 "Releases" 标签下的示例捕获，看看一些疯狂的数据！ 下面的屏幕录制显示了从 Docker 容器（左）收集的进程，以及从内部运行并部署了 Xmrig 的 AWS Lambda 函数（右）的输出：
根据易失性顺序，我们在收集任何其他数据之前先收集进程内存。请注意，varc 以及在系统内部运行的任何其他工具都会影响系统的内存。
你可以在 Releases 标签下找到 Windows、Linux 和 OSX 的编译二进制文件。 直接执行即可创建包含输出的 zip 文件。 要访问某些数据，你需要以提升的权限运行（例如 Linux 上的 sudo 或 root）。
usage: varc [-h] [--skip-memory] [--skip-open] [--dump-extract] ...
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
--skip-memory Skip collecting process memory, which can be slow
--skip-open Skip collecting open files, which can be slow
--dump-extract Extract process memory dumps, which can be slow
通过 pip 安装：
pip3 install varc
或者，克隆此仓库，然后通过以下方式安装：
python3 setup.py install
然后调用：
from varc import acquire_system
output_file_path = acquire_system().zip_path
varc 极大地简化了易失性数据的获取和分析。 虽然它可以手动按需使用，但它非常适合在安全检测时自动部署。 varc 的输出设计为易于被其他工具消费，尽可能采用标准 JSON 格式。
一个典型的流程可能是：
OSX 目前不支持进程内存收集。
如果你在没有启用 Ptrace 内核能力的 Linux 系统上运行 varc，你将得到空的内存文件。 你仍然会得到详细的系统输出。
例如，在我们的测试中：
所有数据都以开放、非专有格式保存，以便其他社区工具可以轻松处理。
我们的免费工具 Cado Community Edition 可以轻松解析此 zip 文件，并按预期显示 JSON 数据表。
我们的商业工具 Cado Response 还允许你通过 Cado Host 自动捕获系统的静态和易失性数据。通过使用 API，你可以自动调查并响应来自第三方工具（如 SentinelOne 等 EDR 或 GuardDuty 等云检测工具）的告警。
以下是一个 Lambda 函数运行 xmrig 时的 varc 输出示例，在 Cado Community Edition 中查看：
本项目采用 GPL 许可证。如果这对你的用例不适用，请与我们联系——我们可能能够提供替代的非版权向左许可，例如 Apache 许可证。我们很友好！ 由于本软件采用 GPL 许可证并用于我们的商业产品，我们要求任何贡献者签署一份简单的贡献者许可协议（CLA）。
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