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OSINT (开源情报)侦察信息收集实用工具与框架威胁情报
GitHubrsac-labs/quantickle

Quantickle

用于威胁研究的图形化工具包——及其他用途

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195106个月前尚未审核

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Quantickle - 网络图可视化工具,专为威胁情报设计


q-mainheader


一款基于浏览器的网络图可视化工具,建立在 Cytoscape.js 之上。Quantickle 能够帮助您可视化并分析任意类型的关联数据,但主要面向威胁情报领域。

安装

  • 安装说明

目录

  • 概述
  • 功能与示例
  • 核心概念
  • 数据模型
    • 导入与导出格式
  • 布局
  • 集成
  • 工作流
  • 配置
  • API
  • 存储
  • 故障排除
  • 项目结构
  • 附加文档

免责声明

本项目主要依靠“编码氛围”(vibecoded)完成,请做好相应的防范措施。代码已经过真正程序员的审查,但并未针对漏洞进行加固。未经全面的安全审查,请勿对外暴露。

概述

Quantickle 是一款交互式、以浏览器为先的工具包,用于构建和探索网络图。前端(Cytoscape.js + 自定义界面)负责渲染、编辑和布局执行,而轻量级的 Express 服务器则负责提供界面、代理集成调用,并可选择将图存储到 Neo4j 中。换句话说,浏览器掌控图的状态和可视化,而服务器则按需提供资源与集成支持。

✨ 主要特性

  • 默认无需服务器端存储:图数据仅在您的浏览器中保存,直到您通过集成导出或同步为止。
  • 多种数据输入方式:
    • CSV/边列表文件上传
    • REST API 集成
    • 直接数据输入
  • 高性能:
    • 支持 WebGL 渲染大规模图
    • 渐进式加载
    • 自动性能优化
  • 灵活的可视化:
    • 20 种以上布局算法
    • 可自定义节点/边样式
    • 支持 Markdown 的节点信息字段
    • 动态过滤
    • 图表支持时间轴感知(时间线布局、时间戳着色)
  • 边曲线样式:
    • 边编辑器提供曲线(bezier)、直线、捆绑(unbundled-bezier)、出租车(taxi)及圆角出租车选项。
    • Cytoscape 还通过自定义样式支持 haystack 和 segments 曲线样式。
  • 交互式界面:
    • 缩放/平移控制
    • 节点拖拽
    • 选择工具
    • 搜索功能
    • 单个节点移动时,整个图不会随之移动
    • 容器节点用于分组相关元素
    • 添加标注和图片以提供上下文
    • 所有表面均可自定义图标和背景
  • 可链接的图:
    • 添加图节点可创建跳转到另一个图的入口
    • 目标图会显示“返回”按钮
    • 可将多个图以树状结构和仪表板形式链接起来

功能与示例

以下是 Quantickle 能够实现的一些示例:

自定义一切:背景、图标、标注、节点与边类型,以及研究领域


选择 20 种以上布局算法(如 Klay 与 Euler)


将图的一部分放入容器节点,并应用单独的样式和布局


为节点添加时间戳,创建时间线或按时间着色的图


链接图,创建可导航的仪表板和逻辑连接


保存为 JSON。导出为 CSV、PDF、PNG 或静态 HTML。导入 CSV、粘贴或从集成获取内容


可选地保存到 Neo4j 数据库


查询诸如 VirusTotal 或 OpenAI 等集成——结果会返回到独立的容器中

核心概念

Quantickle 基于一组贯穿整个文档集的共享概念构建:

  • 坐标系与空间布局 — Quantickle 的绝对布局和深度感知布局使用 0–1000 立方体表示 x、y、z 坐标。完整的空间规则及光照行为请参见 COORDINATE_SYSTEM.md。
  • 图文件管理与项目文件 — .qut 文件是标准的保存状态;它们存储节点、边、元数据和容器层级。
  • Neo4j 集成 — 服务器可以将图持久化到 Neo4j 并从中检索,包括元数据快照。配置和工作流详情请参见 NEO4J_INTEGRATION_README.md。

数据模型

Quantickle 图是由带有元数据的节点和边组成的集合,这些元数据驱动布局、样式和分组。

  • 图:完整数据集,包括 metadata、节点数组、边数组以及可选的布局或视图状态。
  • 节点:一个顶点,包含必须的 id,以及可选的 label、type、size、color、坐标等属性。节点还可以包含 Markdown 格式的 info 或由集成使用的自定义属性。
  • 边:一条关系,包含 source + target 节点 ID,以及可选的 label、type、weight 和样式元数据。
  • 容器:一种节点,用于分组相关元素。容器可以嵌套,通常充当视觉或语义的边界。

Quantickle 内部图 JSON 是一种扁平化结构,包含 nodes 和 edges 数组。容器关系和类作为节点元数据保存。

导入与导出格式

Quantickle 通过 文件 → 导入数据 以及自动化集成支持多种导入格式。每种导入工具都使用与保存 .qut 项目文件时相同的图处理管道,因此以下结构同样代表导出的形态。

CSV 导入

CSV 导入器支持两种布局:

  1. 节点 + 边区段 – Quantickle 使用的导出格式,也是最安全的选项,适合手动准备数据。文件包含一个节点表,后面跟着一个空行,然后是一个边表: ```csv node_id,node_label,node_type,node_size,node_color,node_x,node_y srv-1,Gateway,server,40,#2dd4bf,100,250 cli-1,Analyst,client,28,#38bdf8,320,210

    source,target,label,weight,type srv-1,cli-1,allows,1,connection

额外的列是可以接受的——导入器会规范化诸如 Node Label、nodeLabel 或 label 这样的表头,保留任何显式的 color/size 值,并在提供坐标时保留它们。

  1. 带有可选属性的边列表 – 最少包含 source 和 target 列的 CSV 文件。可选的列(如 label、type、weight、source_type、target_type、source_label 或 color)在存在时会被合并到生成的节点和边中: ```csv source,target,label,source_type,target_type srv-1,cli-1,allows,server,client srv-1,sensor-2,monitors,server,sensor

Quantickle 不区分大小写地解析标题,接受 snake_case 和带空格的名称,并自动跳过空行。

边列表 (.edges)

支持纯空格分隔的边对,用于快速构建骨架图。 缺失的节点会自动创建:```text srv-1 cli-1 srv-1 sensor-2

> **注意:** Excel 工作簿 (`.xlsx`) 不再受支持。在导入到 Quantickle 之前,请将数据导出或保存为 CSV。

#### JSON

`File → Import Data` 也接受由 Quantickle 生成的 JSON 导出或原始的 Cytoscape 元素集合。当文件中包含带有嵌套 `data` 条目的 `elements` 时,它们会被归一化为 Quantickle 的内部结构。

#### Quantickle 图 (`.qut`)

`.qut` 文件是包含扁平化节点和边对象的 JSON 文档。一个最小的图结构如下所示:```json
{
  "metadata": { "name": "My graph" },
  "nodes": [
    { "id": "srv-1", "label": "Gateway", "type": "server", "size": 40 }
  ],
  "edges": [
    { "id": "srv-1_cli-1", "source": "srv-1", "target": "cli-1", "label": "allows" }
  ]
}

API 载荷

在与 HTTP API 或 Neo4j 集成交换数据时,请使用与 .qut 文件相同的扁平化结构:```json { "nodes": [ { "id": "srv-1", "label": "Gateway", "type": "server", "size": 40 } ], "edges": [ { "id": "srv-1_cli-1", "source": "srv-1", "target": "cli-1", "label": "allows" } ] }

可选的 `info` 字段仍然支持 Markdown,并与任何自定义属性一起持久保存。

<a id="layouts"></a>
## 布局

Quantickle 将布局分为实用类别,以便您可以根据任务选择最合适的布局:

- **力导向** (force, cose, fcose) — 适用于探索性结构发现和自然聚类场景。
- **层次与流程** (breadthfirst, dagre) — 最适合依赖树、调用图或因果流。
- **网格与圆形** — 适用于仪表板、小图和导出的快速确定性布局。
- **基于时间** (timeline, timeline-scatter, temporal-attraction) — 当时间顺序或新鲜度是关键时使用。
- **空间/绝对** (absolute, depth-aware) — 用于具有已知坐标的地图式或图解式布局。
- **集群/径向** (radial-recency) — 当按类型或新鲜度环进行分组时使用。
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