Telanalysis

Telegram Social Media Intelligence (SOCMINT / OSINT) платформа для анализа экспортированных Telegram чатов и каналов.

Telanalysis использует FastAPI для загрузки Telegram JSON-архивов, выполнения NLP и сентимент-анализа, генерации графов взаимодействий, семантического и стилометрического анализа.

Возможности

• Анализ Telegram каналов и чатов
• Построение WordCloud из сообщений канала
• Частотный анализ слов и ключевых фраз
• Сентимент-анализ сообщений
• Извлечение email-адресов и телефонных номеров
• Построение графов reply-взаимодействий
• Экспорт nodes_*.csv, edges_*.csv и JSON-графа
• Семантический анализ тем и coherence
• Стилометрический анализ текста
• Временной анализ активности

Поддерживаемые данные

Проект работает с JSON-экспортами Telegram, полученными из Telegram Desktop или других средств экспорта.

Поддерживаются:

• каналы
• супергруппы
• приватные группы
• история чатов в JSON

Архитектура проекта

app/
  routers/
    analysis.py      # маршруты загрузки и анализа
  services/
    channel_analyse.py
    chat_analyse.py
    graph_generator.py
    semantic_analyse.py
    stylometric_analyse.py
    temporal_analyse.py
    nltk_analyse.py
    utils.py
  static/
  templates/
graphs/             # сохраняются визуальные артефакты и графы
uploads/            # загруженные JSON-файлы
config.json
requirements.txt
Dockerfile
docker-compose.yml

Используемые технологии:

• Python 3.11
• FastAPI
• Uvicorn
• Jinja2
• NLTK
• VaderSentiment
• NetworkX
• WordCloud
• Matplotlib
• JMESPath

Установка и запуск

Локально

1. Создайте виртуальное окружение:

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

2. Установите зависимости:

pip install -r requirements.txt

3. Загрузите NLTK-данные:

python -m nltk.downloader stopwords punkt

4. Запустите приложение:

uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

5. Откройте в браузере:

http://127.0.0.1:8000

В Docker

Проект содержит Dockerfile и docker-compose.yml.

Запустите:

docker compose up --build

Для фонового режима:

docker compose up --build -d

Остановить контейнеры:

docker compose down

Том монтирует локальные директории:

• ./graphs → /app/graphs
• ./uploads → /app/uploads
• ./config.json → /app/config.json

По умолчанию приложение доступно на http://127.0.0.1:8000.

Если на системе используется старая версия Docker Compose, можно применить docker-compose up --build.

Использование

1. Перейдите на главную страницу.
2. Загрузите Telegram JSON через форму Анализ канала или Анализ чата.
3. Дождитесь обработки и просмотрите результаты.
4. Сгенерированные артефакты доступны в graphs/.

Основные маршруты

• / — главная страница
• /analyze/channel — анализ канала
• /analyze/chat — анализ чата

Результаты анализа

После загрузки JSON генерируются:

• wordcloud.png для канального анализа
• nodes_*.csv и edges_*.csv для графовой аналитики
• *.json D3-ready граф
• семантические темы и ключевые фразы
• стилометрические метрики
• временные показатели активности
• извлечённые email и телефоны

Конфигурация

Настройки читаются из config.json.

Пример:

{
  "select_type_stem": "Off",
  "most_com": 30,
  "most_com_channel": 100
}

Важные замечания

• Загруженные файлы сохраняются в uploads/.
• Сгенерированные графы и изображения сохраняются в graphs/.
• Приложение запускается на порту 8000.

Дополнительно

Если нужно, добавьте в config.json параметры для изменения количества анализируемых слов.

import nltk
nltk.download('stopwords')
exit()

Запуск:

uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 80

Открыть в браузере:

http://127.0.0.1:80

---

Docker

Build

docker build -t telanalysis .

Run

docker run -p 80:80 telanalysis

---

Docker Compose

docker compose up -d --build

---

Результаты анализа

После обработки создаются:

WordCloud

graphs/<file>_wordcloud.png

Graph JSON

graphs/<file>.json

Nodes CSV

graphs/nodes_<file>.csv

Edges CSV

graphs/edges_<file>.csv

---

Конфигурация

Файл:

config.json

Пример:

{
  "select_type_stem": "Off",
  "most_com": 30,
  "most_com_channel": 100
}

Параметры:

• select_type_stem — stemming NLP
• most_com — количество top words для чатов
• most_com_channel — количество top words для каналов

---

API Endpoints

Главная страница

GET /

Анализ канала

POST /analyze/channel

Анализ чата

POST /analyze/chat

---

Безопасность

Рекомендуется:

• не публиковать uploads/
• использовать reverse proxy
• ограничить CORS в production
• запускать behind VPN/reverse proxy
• использовать isolated Docker runtime
• очищать uploads и graphs

---

Roadmap

Планируемые функции:

• Neo4j integration
• Gephi export
• Multi-chat correlation
• Temporal graph analysis
• Entity clustering
• Username tracking
• URL extraction
• Telegram API integration
• ML-based anomaly detection
• Centrality metrics
• Community detection

---

License

Educational / Research Use.

---

🔗 Ресурсы и контакты

Актуальный канал

• https://t.me/IsaevInfra

OSINT SAN Framework

• https://t.me/osint_san_framework

Сайт / услуги

• https://isaevlab.ru

Архивный канал (без обновлений)

• https://t.me/telanalysis

---

💬 Комьюнити

Matrix (основной чат)

#osintsan:icragency.ru