AlborzNazari/open-intelligence-lab
GitHub: AlborzNazari/open-intelligence-lab
一个注重道德伦理的开源情报研究平台，通过图数据库实现威胁知识的可视化建模与可解释风险分析。
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## 🌐 在线演示
# Open Intelligence Lab
Open Intelligence Lab 是一个合乎道德的 OSINT 研究平台，专注于公共安全情报表示、基于图的威胁建模以及可解释的风险分析。
它为希望探索开源情报信号**而不损害隐私或道德**的研究人员、分析师和工程师提供了一个简洁、模块化的环境。
### 核心原则
- **无害条款：本软件不得用于骚扰、恐吓、纠缠、画像、定位或以其他方式伤害任何个人或群体。**
- **禁止人肉或曝光：数据库、模型或衍生情报不得用于曝光个人信息、关联身份以进行骚扰或促成现实世界的定向攻击。**
- **禁止非法监控：本项目不得用于进行未经授权的监控、跟踪或监视活动。**
- **仅限防御和研究用途：预期的用例包括学术研究、防御性安全分析、透明度研究和教育实验。**
- **禁止自动化惩罚性决策：本系统的输出不得作为封禁、列入黑名单、解雇、起诉或在未经人工审查和外部核实的情况下对个人或实体进行其他惩罚的唯一理由。**
- **任何公开使用、发布或衍生作品必须明确声明，输出结果是概率性的、依赖于上下文的，并非对不当行为的确定性断言。**
## 🧠 愿景与理念
**安全情报通常是不透明、专有且难以解释的。
本项目旨在通过提供以下内容来改变这一现状：**
- **透明的情报建模**
- **人类可读的解释**
- **基于图的威胁表示**
- **合乎道德的 OSINT 数据集**
- **对研究友好的工具**
# 🏗️ 仓库架构
以下是系统运行方式的高级概览。
## 🧩 系统架构
```
flowchart TD
%% ===========================
%% DATASETS
%% ===========================
subgraph Datasets
TE[threat_entities.json]
AP[attack_patterns.json]
RL[relations.json]
end
%% ===========================
%% CORE ENGINE
%% ===========================
subgraph CoreEngine
GB[graph_builder.py]
RA[risk_analyzer.py]
EX[explainability.py]
end
%% ===========================
%% VISUALIZATION
%% ===========================
subgraph Visualization
GV[graph_visualizer.py]
DB[dashboards]
end
%% ===========================
%% API LAYER
%% ===========================
subgraph API
IA[intelligence/router.py]
end
%% ===========================
%% RESEARCH OUTPUT
%% ===========================
subgraph Research
RD[research_docs/]
end
%% DATA → GRAPH
TE --> GB
AP --> GB
RL --> GB
%% GRAPH → ANALYSIS
GB --> RA
RA --> EX
%% GRAPH → VISUALIZATION
GB --> GV
RA --> GV
EX --> GV
%% ENGINE → API
GB --> IA
RA --> IA
EX --> IA
%% API → RESEARCH
IA --> RD
```
Open Intelligence Lab 是一个合乎道德的 OSINT 研究平台，专注于公共安全情报表示、基于图的威胁建模以及可解释的风险分析。
它为希望探索开源情报信号**而不损害隐私或道德**的研究人员、分析师和工程师提供了一个简洁、模块化的环境。
### 核心原则
- **无害条款：本软件不得用于骚扰、恐吓、纠缠、画像、定位或以其他方式伤害任何个人或群体。**
- **禁止人肉或曝光：数据库、模型或衍生情报不得用于曝光个人信息、关联身份以进行骚扰或促成现实世界的定向攻击。**
- **禁止非法监控：本项目不得用于进行未经授权的监控、跟踪或监视活动。**
- **仅限防御和研究用途：预期的用例包括学术研究、防御性安全分析、透明度研究和教育实验。**
- **禁止自动化惩罚性决策：本系统的输出不得作为封禁、列入黑名单、解雇、起诉或在未经人工审查和外部核实的情况下对个人或实体进行其他惩罚的唯一理由。**
- **任何公开使用、发布或衍生作品必须明确声明，输出结果是概率性的、依赖于上下文的，并非对不当行为的确定性断言。**
## 🧠 愿景与理念
**安全情报通常是不透明、专有且难以解释的。
本项目旨在通过提供以下内容来改变这一现状：**
- **透明的情报建模**
- **人类可读的解释**
- **基于图的威胁表示**
- **合乎道德的 OSINT 数据集**
- **对研究友好的工具**
# 🏗️ 仓库架构
以下是系统运行方式的高级概览。
## 🧩 系统架构
```
flowchart TD
%% ===========================
%% DATASETS
%% ===========================
subgraph Datasets
TE[threat_entities.json]
AP[attack_patterns.json]
RL[relations.json]
end
%% ===========================
%% CORE ENGINE
%% ===========================
subgraph CoreEngine
GB[graph_builder.py]
RA[risk_analyzer.py]
EX[explainability.py]
end
%% ===========================
%% VISUALIZATION
%% ===========================
subgraph Visualization
GV[graph_visualizer.py]
DB[dashboards]
end
%% ===========================
%% API LAYER
%% ===========================
subgraph API
IA[intelligence/router.py]
end
%% ===========================
%% RESEARCH OUTPUT
%% ===========================
subgraph Research
RD[research_docs/]
end
%% DATA → GRAPH
TE --> GB
AP --> GB
RL --> GB
%% GRAPH → ANALYSIS
GB --> RA
RA --> EX
%% GRAPH → VISUALIZATION
GB --> GV
RA --> GV
EX --> GV
%% ENGINE → API
GB --> IA
RA --> IA
EX --> IA
%% API → RESEARCH
IA --> RD
```
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