+---------------------------+
                    |   BloodHound JSON एक्सपोर्ट   |
                    |   (उपयोगकर्ता, समूह, ACLs)    |
                    +-------------+-------------+
                                  |
                                  v
                    +-------------+-------------+
                    |     ग्राफ विश्लेषक         |
                    |  - BH v3/v4 फॉर्मेट पार्स करें |
                    |  - NetworkX DiGraph बनाएं   |
                    |  - आक्रमण पथों का पता लगाएं |
                    |  - Tier 0/1/2 की पहचान करें |
                    +-------------+-------------+
                                  |
                    +------+------+------+
                    |      |             |
                    v      v             v
            +-------+  +--+------+  +---+--------+
            | जोखिम |  | LLM    |  | रिपोर्ट     |
            | स्कोरर |  | सलाहकार|  | जनरेटर  |
            +---+----+  +---+----+  +---+--------+
                |            |          |
                v            v          v
            [स्कोर]   [MITRE मैप]  [HTML/JSON]
                |            |          |
                +------+-----+-----+---+
                       |
                       v
              +--------+---------+
              |   CLI इंटरफ़ेस   |
              |  analyze | paths  |
              |  score   | report |
              +------------------+

git clone https://github.com/ayinedjimi/ADBloodHound-AI.git
cd ADBloodHound-AI
pip install -e ".[dev]"

# वैकल्पिक: AI सुविधाओं के लिए OpenAI API कुंजी सेट करें
export OPENAI_API_KEY="sk-..."

# HTML रिपोर्ट के साथ पूर्ण विश्लेषण
adbloodhound-ai analyze bloodhound_export.json -d CORP.LOCAL -o report.html

# विशिष्ट उपयोगकर्ता से पथ खोजें
adbloodhound-ai paths bloodhound_export.json -s "[email protected]"

# सभी नोड्स को स्कोर करें और शीर्ष 20 जोखिम प्राप्त करें
adbloodhound-ai score bloodhound_export.json -n 20

# LLM विश्लेषण के साथ पूर्ण रिपोर्ट उत्पन्न करें
adbloodhound-ai report bloodhound_export.json -d CORP.LOCAL --llm

[+] 15423 ऑब्जेक्ट लोड किए गए
[+] ग्राफ: 15423 नोड्स, 47891 किनारे
[+] Kerberoastable खाते: 23
[+] AS-REP Roastable खाते: 5
[+] DCSync प्रिंसिपल्स: 3
[+] Domain Admin के लिए 156 आक्रमण पथ मिले
[+] समग्र डोमेन जोखिम स्कोर: 78.5/100

[!] शीर्ष 5 सबसे जोखिम भरे पथ:
    1. [95.2] SVC_BACKUP -> DOMAIN ADMINS (2 हॉप)
    2. [89.1] HELPDESK1 -> DOMAIN ADMINS (3 हॉप)
    3. [84.7] SVC_SQL -> DOMAIN ADMINS (2 हॉप)
    4. [76.3] IT_ADMIN2 -> ENTERPRISE ADMINS (4 हॉप)
    5. [71.8] WS042.CORP.LOCAL -> DOMAIN ADMINS (5 हॉप)

git clone https://github.com/ayinedjimi/ADBloodHound-AI.git
cd ADBloodHound-AI
pip install -e ".[dev]"

# HTML रिपोर्ट के साथ पूर्ण विश्लेषण
adbloodhound-ai analyze export_bloodhound.json -d CORP.LOCAL -o rapport.html

# विशिष्ट उपयोगकर्ता से पथ खोजें
adbloodhound-ai paths export.json -s "[email protected]"

# सभी नोड्स को स्कोर करें
adbloodhound-ai score export.json -n 20

# LLM विश्लेषण के साथ पूर्ण रिपोर्ट
adbloodhound-ai report export.json -d CORP.LOCAL --llm

pytest tests/ -v --cov=adbloodhound_ai