taranis ai

Taranis ai

Taranis AI ist ein Tool für fortschrittliche Open-Source Intelligence (OSING), das künstliche Intelligenz nutzt, um das Sammeln von Informationen und die situative Analyse zu revolutionieren.

Taranis navigiert durch verschiedene Datenquellen wie Websites, um unstrukturierte Nachrichtenartikel zu sammeln, indem sie natürliche Sprachverarbeitung und künstliche Intelligenz verwenden, um die Qualität der Inhalte zu verbessern. Analysten verfeinern diese AI-Augment-Artikel dann in strukturierte Berichte, die als Grundlage für Ergebnisse wie PDF-Dateien dienen, die letztendlich veröffentlicht werden.

Erste Schritte

Für Produktionsbereitstellungen finden Sie in unserem Bereitstellungshandbuch mit Docker Compose

Beiträge

Wir begrüßen Beiträge aus der Community! Wenn Sie an Taranis AI beigetragen möchten, lesen Sie bitte unseren Entwicklungs -Setup -Leitfaden, um loszulegen.

Dokumentation

Eine Präsentation über die aktuellen Funktionen finden Sie unter Advanced OSINT -Analyse für NIS -Behörden, CSIRT -Teams und Organisationen.

In Taranis.ai finden Sie die Dokumentation von Benutzergeschichten und Bereitstellungsleitfäden.

Dienstleistungen

Typ	Name	Beschreibung
Backend	Kern	Backend für die Kommunikation mit der Datenbank und das Angebot von Endpunkten für Arbeitnehmer und Frontend
Frontend	GUI	VueJS3 basiert auf Frontend
Arbeitnehmer	Arbeitnehmer	Selleriearbeiter, die Sammler, Bots, Moderatoren und Verlagsfunktionen anbieten

Unterstützungsdienste

Typ	Name	Beschreibung
Datenbank	Datenbank	Unterstützt sind PostgreSQL und SQLite mit Postgresql als unser Primärbürger
Message-Broker	Rabbitmq	Message Broker für die Verteilung von Arbeitnehmern und Veröffentlichung von Abonnement Queue Management
SSE	SSE	SSE -Broker
Scheduler	Scheduler	Taranis-Scheduler

Merkmale

• Fortgeschrittene OSINT -Funktionen: Taranis AI durchsucht mehrere Datenquellen wie Websites für unstrukturierte Nachrichtenartikel und bietet einen umfassenden Intelligenz -Feed.
• AI-verbesserte Analyse: Verwendet künstliche Intelligenz und natürliche Sprachverarbeitung, um gesammelte Artikel automatisch zu verbessern und zu bereichern.
• Analysten-freundlicher Workflow: Bietet einen optimierten Prozess, bei dem Analysten unstrukturierte Nachrichten problemlos in strukturierte Berichtselemente umwandeln können, wodurch die Datenumwandlungsreise optimiert wird.
• Multi-Format-Ausgabe: Generiert eine Vielzahl von Endprodukten, einschließlich strukturierter Berichte und PDF-Dateien, die auf spezifische Informationsbedürfnisse zugeschnitten sind.
• Seamless Publishing: Erleichtert die mühelose Veröffentlichung der finanalisierten Intelligenzprodukte und stellt die rechtzeitige Verbreitung kritischer Informationen sicher.

OpenAPI

Eine OpenAPI -Spezifikation für die Rest -API ist enthalten und kann in einer ausgeführten Installation unter config/openapi zugegriffen werden.

Hardwareanforderungen

Um alle NLP -Funktionen zu verwenden, haben Sie sicher, dass mindestens 16 GB RAM, 4 CPU -Kerne und 50 GB Speicher Speicher vorhanden sind.

Ohne NLP: 2 GB RAM, 2 CPU -Kerne und 20 GB Speicher Speicherplatz

Verzeichnisstruktur

• SRC/ - Taranis AI Quellcode:
  • Kern ist die Rest -API, die zentrale Komponente von Taranis AI
  • GUI ist die Webbenutzeroberfläche
  • Arbeiter rufen OSINT -Informationen aus verschiedenen Quellen ab (wie Web, Twitter, E -Mail, Atom, RSS, Slack und mehr) und erstellen Sie Nachrichten .
• Docker/ - Supportdateien für die Erstellung von Docker -Bild und beispielsweise Docker -Compose -Datei

Um

Dieses Projekt wurde sowohl von Taranis3 als auch von Taranis-NG inspiriert. Es wird nach der öffentlichen Lizenz der Europäischen Union veröffentlicht.

EU -Finanzierung