PANO - Plattform für Analyse und Netzwerkoperationen

🚀 Erste Schritte

1. Klonen Sie das Repository:

   git clone https://github.com/ALW1EZ/PANO.git
   cd PANO
   

2. Starten Sie die Anwendung:

   • Linux: ./start_pano.sh
   • Windows: start_pano.bat

Das Startskript wird automatisch:

• Nach Updates suchen
• Die Python-Umgebung einrichten
• Abhängigkeiten installieren
• PANO starten

Um die E-Mail-Suche-Transformation zu nutzen, müssen Sie sich zuerst bei GHunt anmelden. Nachdem Sie PANO über die Startskripte gestartet haben:

1. Wählen Sie venv manuell aus
   • Linux: source venv/bin/activate
   • Windows: call venv\Scripts\activate
2. Siehe Anleitung zum Anmelden hier

💡 Kurzanleitung

1. Untersuchung erstellen: Starten Sie eine neue Untersuchung oder laden Sie eine vorhandene
2. Entitäten hinzufügen: Ziehen Sie Entitäten aus der Seitenleiste auf den Graphen
3. Verbindungen entdecken: Nutzen Sie Transformationen, um automatisch Beziehungen zu finden
4. Analysieren: Verwenden Sie Zeitachsen- und Kartenansichten, um Muster zu verstehen
5. Speichern: Exportieren Sie Ihre Untersuchung für die spätere Verwendung

🔍 Funktionen

🕸️ Kernfunktionen

• Interaktive Graphenvisualisierung

  • Drag-and-Drop-Erstellung von Entitäten
  • Mehrere Layout-Algorithmen (Kreisförmig, hierarchisch, radial, kraftbasiert)
  • Dynamische Beziehungskartierung
  • Visuelles Styling von Knoten und Kanten

• Zeitachsenanalyse

  • Chronologische Ereignisvisualisierung
  • Interaktive Zeitachsennavigation
  • Ereignisfilterung und -gruppierung
  • Zeitliche Beziehungsanalyse

• Kartenintegration

  • Geografische Datenvisualisierung
  • Standortbasierte Analyse
  • Interaktive Kartierungsfunktionen
  • Koordinatenplotting und -verfolgung

🎯 Entitätsverwaltung

• Unterstützte Entitätstypen
  • 📧 E-Mail-Adressen
  • 👤 Benutzernamen
  • 🌐 Websites
  • 🖼️ Bilder
  • 📍 Standorte
  • ⏰ Ereignisse
  • 📝 Textinhalte
  • 🔧 Benutzerdefinierte Entitätstypen

🔄 Transformationssystem

• E-Mail-Analyse

  • Google-Konto-Untersuchung
  • Kalenderereignisextraktion
  • Standortverlaufsanalyse
  • Entdeckung verbundener Dienste

• Benutzernamenanalyse

  • Plattformübergreifende Benutzernamensuche
  • Social-Media-Profilentdeckung
  • Plattformkorrelation
  • Webpräsenzanalyse

• Bildanalyse

  • Rückwärtssuche von Bildern
  • Visuelle Inhaltsanalyse
  • Metadatenextraktion
  • Entdeckung verwandter Bilder

🤖 KI-Integration

• PANAI
  • Assistent für natürliche Sprache bei Untersuchungen
  • Automatisierte Entitätsextraktion und Beziehungskartierung
  • Mustererkennung und Anomalieerkennung
  • Mehrsprachige Unterstützung
  • Kontextbezogene Vorschläge
  • Zeitachsen- und Graphenanalyse

🧩 Kernkomponenten

📦 Entitäten

Entitäten sind die grundlegenden Bausteine von PANO. Sie repräsentieren einzelne Informationsteile, die verbunden und analysiert werden können:

• Eingebaute Typen

  • 📧 E-Mail: E-Mail-Adressen mit Diensterkennung
  • 👤 Benutzername: Social-Media- und Plattform-Benutzernamen
  • 🌐 Website: Webseiten mit Metadaten
  • 🖼️ Bild: Bilder mit EXIF und Analyse
  • 📍 Standort: Geografische Koordinaten und Adressen
  • ⏰ Ereignis: Zeitbasierte Vorkommnisse
  • 📝 Text: Generischer Textinhalt

• Eigenschaftssystem

  • Typsichere Eigenschaftsvalidierung
  • Automatische Eigenschaftsgetter
  • Dynamische Eigenschaftsaktualisierungen
  • Benutzerdefinierte Eigenschaftstypen
  • Metadatenunterstützung

⚡ Transformationen

Transformationen sind automatisierte Operationen, die Entitäten verarbeiten, um neue Informationen und Beziehungen zu entdecken:

• Operationstypen

  • 🔍 Entdeckung: Neue Entitäten aus vorhandenen finden
  • 🔗 Korrelation: Verwandte Entitäten verbinden
  • 📊 Analyse: Erkenntnisse aus Entitätsdaten extrahieren
  • 🌐 OSINT: Open-Source-Intelligence sammeln
  • 🔄 Anreicherung: Daten zu vorhandenen Entitäten hinzufügen

• Funktionen

  • Unterstützung asynchroner Operationen
  • Fortschrittsverfolgung
  • Fehlerbehandlung
  • Ratenbegrenzung
  • Ergebnisvalidierung

🛠️ Helfer

Helfer sind spezialisierte Werkzeuge mit eigenen Benutzeroberflächen für bestimmte Untersuchungsaufgaben:

• Verfügbare Helfer

  • 🔍 Kreuzverhör: Aussagen und Zeugenaussagen analysieren
  • 👤 Porträt-Ersteller: Gesichtszusammensetzungen erstellen
  • 📸 Medienanalysator: Fortschrittliche Bildverarbeitung und -analyse
  • 🔍 Basissucher: In der Nähe von Interessensorten suchen
  • 🔄 Übersetzer: Text zwischen Sprachen übersetzen

• Helfer-Funktionen

  • Benutzerdefinierte Qt-Oberflächen
  • Echtzeit-Updates
  • Graphenintegration
  • Datenvisualisierung
  • Exportfähigkeiten

👥 Mitwirken

Wir begrüßen Beiträge! So können Sie zu PANO beitragen:

1. Forken Sie das Repository unter https://github.com/ALW1EZ/PANO/
2. Nehmen Sie Ihre Änderungen in Ihrem Fork vor
3. Testen Sie Ihre Änderungen gründlich
4. Erstellen Sie einen Pull Request an unseren Hauptbranch
5. Fügen Sie in Ihrer PR-Beschreibung hinzu:
   • Was die Änderungen bewirken
   • Warum Sie diese Änderungen vorgenommen haben
   • Welche Tests Sie durchgeführt haben
   • Screenshots, falls zutreffend

Hinweis: Wir verwenden einen einzigen main-Branch für die Entwicklung. Alle Pull Requests sollten direkt an main gerichtet werden.

📖 Entwicklungsleitfaden

from dataclasses import dataclass
from typing import ClassVar, Dict, Any
from .base import Entity