� InvestiGraph: Knowledge Graph & GraphRAG für Ermittlungen (Demo)

Interaktive 3D-Visualisierung eines polizeilichen Wissensgrafen am Beispiel der Operation Hydra (Zerschlagung des weltweit größten Darknet-Marktplatzes). Generischer Demonstrator für Knowledge Graph und GraphRAG in Ermittlungs-Use-Cases: keine Produktwerbung, fiktiver Beispielfall.

Was ist das?

Dieses Demo zeigt, wie ein Knowledge Graph komplexe, grenzüberschreitende Ermittlungsfälle strukturiert darstellen kann. Es illustriert eine Multi-Layered Ontologie-Architektur mit vier Schichten:

Schicht	Name	Beschreibung
1	Normative Schicht	Hierarchie der Rechtsquellen: EU-Recht, Grundgesetz, StPO, Landespolizeigesetze
2	Zeitliche Dimension	Versionierung und Gültigkeitsprüfung von Gesetzesfassungen, Fristen, Verjährung
3	Prozedurale Zustandsmaschine	Ermittlungsverfahren als formale Prozesse mit Zuständen und Übergängen
4	Fallbezogener Overlay	Konkrete Fakten: Personen, Beweismittel, Transaktionen, Kommunikationsdaten

Features

Interaktiver 3D-Knowledge-Graph: 81 Entitäten, 110 Beziehungen, 18 Knotentypen mit Force-Directed Layout
Detailpanel: Klick auf jeden Knoten zeigt Ermittlungsdetails, Verbindungsstatistik, Quellen
Relationen-Labels: Beziehungstypen direkt auf den Kanten sichtbar
Polizei-Briefing: ElevenLabs-generierte Sprachausgabe (deutsche Männerstimme „Otto")
Standards-Sektion: STIX 2.1, ISO 27037/27042, NIST 800-86, DSGVO, NIS2, XPolizei 2.0
Best Practices: Chain of Custody, Blockchain-Forensik, strukturierte Ermittlungsführung
Grenzüberschreitende Kooperation: Europol, JCODE, Eurojust, MLATs, Interpol
Responsive Design: Dark Mode, optimiert für Desktop und Tablet

Tech Stack

Technologie	Version	Zweck
React	19	UI-Framework
TypeScript	5.7	Typsicherheit
Vite	7	Build-Tool (SWC)
Tailwind CSS	4	Styling (oklch Farbsystem)
shadcn/ui	:	UI-Komponentenbibliothek (Radix UI)
react-force-graph-3d	1.29	3D-Graph-Visualisierung
three.js	0.175	WebGL-Rendering
framer-motion	12.6	Animationen
ElevenLabs API	v1	Text-to-Speech (Buildzeit)

Schnellstart

# Repository klonen
git clone <repo-url>
cd graph-investigation

# Dependencies installieren
npm ci

# Entwicklungsserver starten (Port 5000)
npm run dev

# Produktions-Build erstellen
npm run build

# Linting
npm run lint

Voraussetzung: Node.js 22+

Projektstruktur

├── src/
│   ├── App.tsx                          # Haupt-SPA (~1273 Zeilen): alle Sektionen + Narration
│   ├── components/
│   │   ├── PoliceKnowledgeGraph3D.tsx   # 3D-Knowledge-Graph (~1075 Zeilen)
│   │   └── ui/                          # 46 shadcn/ui-Komponenten
│   ├── hooks/use-mobile.ts              # useIsMobile() Hook
│   ├── lib/utils.ts                     # cn() Hilfsfunktion (clsx + tailwind-merge)
│   ├── styles/theme.css                 # Radix-Farbskalen, Spark-Theme-Variablen
│   ├── main.css                         # Tailwind v4 Entry, Design-Tokens
│   └── index.css                        # oklch-Farben, Hero-Pattern, Network-Pattern
├── input/                               # Quelldaten für den Graphen
│   ├── hydra_graph_data (1).json        # Angereicherte Daten (81 Knoten, 110 Relationen)
│   ├── hydra_graph_data.json            # Originaldaten
│   ├── hydra_neo4j_import*.cypher       # Neo4j-Import-Skripte
│   ├── hydra_nodes*.csv                 # Knoten-CSVs
│   └── hydra_relationships*.csv         # Relationen-CSVs
├── public/audio/
│   └── hydra_briefing.mp3              # ElevenLabs-Narration (Otto-Stimme, deutsch)
├── scripts/                            # Python-Hilfsskripte
│   ├── find_voices.py                  # ElevenLabs-Stimmensuche
│   ├── generate_narration.py           # Audio-Generierung (Otto, eleven_multilingual_v2)
│   ├── generate_hydra_voice.py         # Erweiterte TTS-Generierung
│   └── generate_graph_code.py          # JSON → TypeScript buildCaseData()-Konvertierung
├── .github/
│   ├── copilot-instructions.md         # Projekt-Richtlinien für GitHub Copilot
│   ├── dependabot.yml                  # Dependabot-Konfiguration
│   └── workflows/deploy.yml           # GitHub Pages Deployment (Node 22)
├── check-console.mjs                  # Playwright: Konsolen-Fehler-Logger
├── test-graph.mjs                     # Playwright: Headless-Screenshot + Pixelanalyse
├── vite.config.ts                     # Vite: base '/graph-investigation/', Plugins, Path-Alias
└── tsconfig.json                      # TypeScript: ES2020, strictNullChecks, bundler

Wichtige Dateien und Funktionen

`src/App.tsx`: Haupt-Applikation

Die Single-Page-App enthält alle scroll-basierten Sektionen:

Sektion	Beschreibung
Hero	Landing mit animiertem Hintergrund und Intro-Guide
Challenges	Herausforderungen der Strafverfolgung mit Statistiken
Features	6 Feature-Cards mit Animationen
Architektur	4-Schichten-Ontologie-Modell + eingebetteter 3D Knowledge Graph
Praxisszenarien	4 Ermittlungsszenarien als Tabs
Standards & Compliance	15 Standards in 3 Kategorien (International, EU, National)
Best Practices	4 Kategorien mit 20 Ermittlungs-Best-Practices
Grenzüberschreitende Kooperation	3 Säulen + Lessons Learned
CTA	Call-to-Action mit Sprung zur Architektur-Sektion
Footer	Generischer Demo-Hinweis

Schlüsselfunktionen:

toggleNarration(): Startet/stoppt die ElevenLabs-Audio-Narration
scrollToSection(id): Smooth-Scroll zur jeweiligen Sektion
State: selectedLayer, activeScenario, showIntroGuide, isPlayingNarration

`src/components/PoliceKnowledgeGraph3D.tsx`: 3D-Knowledge-Graph

Die Kernkomponente des Projekts mit self-contained Daten und Rendering:

18 Knotentypen:

suspect · victim · witness · case · evidence · location · communication
law · organization · account · vehicle · weapon · drug · digital
regulation · process · sop · anzeige

Schlüsselfunktionen:

buildCaseData(): Erzeugt alle 81 Knoten und 110 Relationen mit deutschen Ermittlungsdetails
nodeThreeObject(): Custom 3D-Rendering jedes Knotens (Sphäre + Label)
linkThreeObject(): Relationstyp-Labels auf allen Kanten
onNodeClick() / onNodeHover(): Interaktion: Selektion und Highlighting
navigateToNode(): Kamera-Animation zu einem Knoten
renderGroup(): Kategorisierte Beziehungsdarstellung im Detailpanel

Datenstruktur:

interface GraphNode {
  id: string; label: string; type: NodeType; description: string
  details?: Record<string, string>  // z.B. { 'Nationalität': 'Russisch', 'Urteil': 'Lebenslänglich' }
  timestamp?: string; score?: number
}
interface GraphLink {
  source: string; target: string; type: string; description?: string
}

Konfigurationsobjekte:

NODE_COLORS: oklch-Farben pro Knotentyp
NODE_LABELS: Emoji + deutscher Label pro Typ (z.B. 🔴 Verdächtiger)
SOURCE_REGISTRY: Quellen-URLs pro Knoten-ID

`input/hydra_graph_data (1).json`: Angereicherte Quelldaten

81 Knoten und 110 Relationen mit:

sources[]: Quellenreferenzen (OFAC, BKA, DOJ, Chainalysis, Elliptic, TRM Labs, Gwern)
stix_type: STIX 2.1 SDO-Mapping (z.B. threat-actor, infrastructure)
xpolizei_type: XPolizei 2.0 Typ-Mapping
applicable_standards[]: ISO 27037, ISO 27042, NIST 800-86, EO 13694

`scripts/generate_narration.py`: Audio-Generierung

Generiert das Polizei-Briefing per ElevenLabs REST API:

Stimme: Otto (native German male, warm narrator)
Modell: eleven_multilingual_v2
Output: public/audio/hydra_briefing.mp3
Benötigt: ELEVENLABS_API_KEY in .env

`scripts/generate_graph_code.py`: JSON→TypeScript-Konvertierung

Liest die angereicherte JSON-Datei und generiert TypeScript-Code für buildCaseData().

Datenmodell

81 Entitäten (Knoten)

Typ	Anzahl	Beispiele
Organisationen	19	BKA, OFAC, FBI, JCODE, OMG Market, Sinaloa-Kartell
Prozesse/Events	12	Hydra-Gründung, Seizure, OFAC-Sanktionen
Verdächtige	11	Stanislav Moiseyev, Dmitry Pavlov, DarkSide, Conti
Standorte	10	Russland, Deutschland, USA, Federation Tower
Digitale Assets	7	Bitcoin-Mixer, Tor-Netzwerk, Ransomware-as-a-Service
Konten/Börsen	7	Garantex, SUEX, CHATEX, Bitpapa, Cash-Out
Gesetze	3	Moskauer Regionalgericht, EO 13694
Beweismittel	3	Beschlagnahmte BTC, gefälschte Dokumente, Falschgeld
Opfer	2	Colonial Pipeline, Bitfinex
Drogen	2	Drogenverkauf, Dead-Drop Lieferung
Fälle	2	Hydra Market, AlphaBay
Weitere	3	Zeuge, Regulierung, Kommunikation

110 Beziehungen (Kanten)

Beziehungstypen u.a.: betrieb, ermittelt_gegen, sanktionierte, nutzt_für_geldwäsche, operiert_von, beschlagnahmte, verurteilte, nachfolger_von

Graphen erstellen und erweitern

Der Knowledge Graph hat zwei unabhängige Repräsentationen, die manuell synchron gehalten werden müssen:

Datei	Format	Zweck
`input/hydra_graph_data (1).json`	JSON	Kanonische Quelldaten (81 Knoten, 110 Relationen) mit STIX/XPolizei-Anreicherung
`src/components/PoliceKnowledgeGraph3D.tsx`	TypeScript	Hardcodierte `buildCaseData()`-Funktion, direkt vom Browser gerendet
`input/hydra_neo4j_import (1).cypher`	Cypher	Neo4j-Import-Script (für externe Graph-DB-Nutzung)

Datenfluss

input/hydra_graph_data (1).json
        │
        ▼
python3 scripts/generate_graph_code.py   ← TYPE_MAP + DESC_MAP definieren
        │  (gibt TypeScript-Code auf stdout aus)
        ▼
  Manuelles Einfügen in buildCaseData()
  in PoliceKnowledgeGraph3D.tsx
        │
        ▼
  Browser rendert 3D-Graph via react-force-graph-3d

JSON-Datenstruktur

Knoten-Objekt

{
  "id": "moiseyev",
  "label": "Stanislav Moiseyev",
  "type": "Person",
  "nationality": "Russian",
  "sentence": "life imprisonment",
  "sentence_date": "2024-12-02",
  "convicted_of": "criminal organization, drug production/trafficking",
  "sources": ["RUSSIAN_COURT_2024", "BKA", "DOJ"],
  "stix_type": "threat-actor",
  "xpolizei_type": "NatuerlichePerson",
  "applicable_standards": ["ISO_27037", "NIST_800-86"]
}

Pflichtfelder: id (eindeutig), label (Anzeigename).
Optionale Anreicherungsfelder: sources[], stix_type, xpolizei_type, applicable_standards[].
Alle anderen Felder werden als Details-Properties ins Detailpanel übernommen.

Beziehungs-Objekt

{
  "source_id": "moiseyev",
  "target_id": "hydra_market",
  "relationship_type": "FOUNDED_AND_OPERATED",
  "date": "2015",
  "details": "Gründer und Hauptbetreiber",
  "stix_relationship_type": "attributed-to",
  "applicable_standards": ["ISO_27042"],
  "sources": ["BKA", "DOJ"]
}

Quellen-Referenz (metadata.sources)

{
  "BKA": {
    "title": "BKA Pressemitteilung: Hydra Market: Weltweit größter illegaler Darknet-Marktplatz abgeschaltet",
    "date": "2022-04-05",
    "url": "https://www.bka.de/...",
    "type": "Government Press Release"
  }
}

Neuen Knoten hinzufügen

Option A: Direkt in TypeScript (kleine Änderungen)

Neuen Eintrag in das nodes-Array in buildCaseData() einfügen:

{ id: 'new_entity', label: 'Neuer Akteur', type: 'organization',
  description: 'Kurzbeschreibung für Detailpanel',
  details: { 'Land': 'Deutschland', 'Rolle': 'Behörde' } },

Neue Beziehung(en) in das links-Array einfügen:

{ source: 'new_entity', target: 'hydra_market', type: 'ermittelte', description: 'Seit 2022' },

Falls Quellenreferenzen benötigt werden, SOURCE_REGISTRY ergänzen:

'new-entity-key': [{ title: 'Quelle', url: 'https://...' }],

Option B: Via JSON-Quelldaten + Code-Generator (empfohlen bei größeren Änderungen)

Schritt 1: JSON erweitern

Neuen Knoten in input/hydra_graph_data (1).json unter "nodes" einfügen und metadata.node_count hochzählen. Neue Beziehungen unter "relationships" einfügen und metadata.relationship_count hochzählen.

Schritt 2: TYPE_MAP ergänzen (scripts/generate_graph_code.py, Zeile ~16)

TYPE_MAP = {
    ...
    "new_entity": "organization",    # NodeType-Mapping für PoliceKnowledgeGraph3D
}

Schritt 3: DESC_MAP ergänzen (scripts/generate_graph_code.py, Zeile ~175)

DESC_MAP = {
    ...
    "new_entity": "Kurzbeschreibung als deutsche Zeichenkette",
}

Schritt 4: Code generieren

python3 scripts/generate_graph_code.py > /tmp/graph_code.txt

Der Output enthält zwei Blöcke:

// === GENERATED NODES ===
{ id: 'hydra_market', label: '...', type: 'case', description: '...', details: {...} },
...

// === GENERATED RELATIONSHIPS ===
{ source: 'moiseyev', target: 'hydra_market', type: '...', description: '...' },
...

Schritt 5: In TypeScript einfügen

In src/components/PoliceKnowledgeGraph3D.tsx:

Den generierten GENERATED NODES-Block ersetzen den Inhalt von const nodes: GraphNode[] = [...]
Den generierten GENERATED RELATIONSHIPS-Block ersetzen den Inhalt von const links: GraphLink[] = [...]

Neuen Knotentyp hinzufügen

Neue NodeType-Werte erfordern Änderungen an drei Stellen in PoliceKnowledgeGraph3D.tsx:

1. Type-Union (Zeile 10):

type NodeType = 'suspect' | 'victim' | ... | 'neuer_typ'

2. NODE_COLORS: Farbe im oklch-Format:

const NODE_COLORS: Record<NodeType, string> = {
  ...
  neuer_typ: '#8b5cf6',
}

3. NODE_LABELS: Emoji + deutscher Label:

const NODE_LABELS: Record<NodeType, string> = {
  ...
  neuer_typ: '🏷️ Neuer Typ',
}

Neo4j-Export

Die Datei input/hydra_neo4j_import (1).cypher enthält alle Knoten und Beziehungen als Cypher-Statements für den direkten Import in eine Neo4j-Instanz:

# Neo4j-Import (lokal):
cypher-shell -u neo4j -p password < "input/hydra_neo4j_import (1).cypher"

# Oder via Neo4j Browser: Datei kopieren und im Query-Editor ausführen

Schnellreferenz: Alle Dateipfade

Aufgabe	Datei
Knoten/Relationen hinzufügen (Quelle)	`input/hydra_graph_data (1).json`
TypeScript-Code neu generieren	`python3 scripts/generate_graph_code.py`
Graph-Komponente direkt bearbeiten	`src/components/PoliceKnowledgeGraph3D.tsx`
Farben/Labels neuer Typen	`NODE_COLORS` / `NODE_LABELS` in obiger Datei
Quellenreferenzen pflegen	`SOURCE_REGISTRY` in obiger Datei
Neo4j-Import	`input/hydra_neo4j_import (1).cypher`

Deployment

Das Projekt wird automatisch über GitHub Actions auf GitHub Pages deployt:

Push auf main → .github/workflows/deploy.yml triggert
npm ci → npm run build → dist/ wird deployt
Erreichbar unter dem konfigurierten GitHub-Pages-Pfad (siehe vite.config.ts base).

Umgebungsvariablen

Variable	Datei	Zweck
`ELEVENLABS_API_KEY`	`.env`	ElevenLabs TTS API-Key (nur für `scripts/*.py`)

.env ist in .gitignore: niemals API-Keys committen.

Standards & Normen

Das Projekt integriert folgende Standards für polizeiliche Ermittlungsarbeit:

STIX 2.1 (OASIS): Structured Threat Intelligence eXpression
XPolizei 2.0: Deutscher Polizei-Interoperabilitätsstandard
ISO 27037: Digitale Beweissicherung
ISO 27042: Analyse digitaler Beweismittel
NIST SP 800-86: Forensische Techniken
EO 13694: US-Sanktionsgrundlage für Cyber-Aktivitäten
DSGVO: Datenschutz-Grundverordnung
NIS2: EU-Cybersicherheitsrichtlinie
StPO: Deutsche Strafprozessordnung

Sicherheit

Alle Falldaten sind fiktiv: Adressen mit XXX geschwärzt, Aktenzeichen erfunden
Sicherheitslücken bitte über opensource-security@github.com melden
DSGVO/NIS2-Referenzen sind rechtlich korrekt
API-Keys werden nur zur Buildzeit verwendet, nicht zur Laufzeit

Lizenz

MIT License: siehe LICENSE

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 39 Commits
.github		.github
input		input
public		public
scripts		scripts
src		src
.gitignore		.gitignore
.spark-initial-sha		.spark-initial-sha
LICENSE		LICENSE
PRD.md		PRD.md
README.md		README.md
SECURITY.md		SECURITY.md
check-console.mjs		check-console.mjs
components.json		components.json
index.html		index.html
package-lock.json		package-lock.json
package.json		package.json
runtime.config.json		runtime.config.json
screenshot-full.png		screenshot-full.png
screenshot-graph-area.png		screenshot-graph-area.png
screenshot-graph-only.png		screenshot-graph-only.png
spark.meta.json		spark.meta.json
tailwind.config.js		tailwind.config.js
test-graph.mjs		test-graph.mjs
theme.json		theme.json
tsconfig.json		tsconfig.json
vite.config.ts		vite.config.ts

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Latest commit

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� InvestiGraph: Knowledge Graph & GraphRAG für Ermittlungen (Demo)

Was ist das?

Features

Tech Stack

Schnellstart

Projektstruktur

Wichtige Dateien und Funktionen

src/App.tsx: Haupt-Applikation

src/components/PoliceKnowledgeGraph3D.tsx: 3D-Knowledge-Graph

input/hydra_graph_data (1).json: Angereicherte Quelldaten

scripts/generate_narration.py: Audio-Generierung

scripts/generate_graph_code.py: JSON→TypeScript-Konvertierung

Datenmodell

81 Entitäten (Knoten)

110 Beziehungen (Kanten)

Graphen erstellen und erweitern

Datenfluss

JSON-Datenstruktur

Knoten-Objekt

Beziehungs-Objekt

Quellen-Referenz (metadata.sources)

Neuen Knoten hinzufügen

Option A: Direkt in TypeScript (kleine Änderungen)

Option B: Via JSON-Quelldaten + Code-Generator (empfohlen bei größeren Änderungen)

Neuen Knotentyp hinzufügen

Neo4j-Export

Schnellreferenz: Alle Dateipfade

Deployment

Umgebungsvariablen

Standards & Normen

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`src/App.tsx`: Haupt-Applikation

`src/components/PoliceKnowledgeGraph3D.tsx`: 3D-Knowledge-Graph

`input/hydra_graph_data (1).json`: Angereicherte Quelldaten

`scripts/generate_narration.py`: Audio-Generierung

`scripts/generate_graph_code.py`: JSON→TypeScript-Konvertierung

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