Export-Metadaten: category_labels JSON-robust parsen, Keyword-Sanitizer

- category_labels ist in der DB ein JSON-Dict (primary/secondary/tertiary/
  mentioned), nicht ein Komma-String. Der bisherige split(",") fuehrte dazu,
  dass ein nacktes { als Keyword durchrutschte. WeasyPrint bricht den
  PDF-Keywords-Stream an dieser Stelle ab, weil { in PDF-Syntax eine
  Sonderbedeutung hat — Ergebnis war "OSINT, Live-Monitoring, AegisSight, {".
- Neuer Parser: erst JSON (Dict oder Liste), Fallback auf Komma-String.
- _sanitize_keyword(): filtert {, }, [, ], Backslash und normalisiert
  Whitespace in allen Keywords (Defense in Depth).

src/report_generator.py

@@ -451,24 +451,49 @@ def _build_export_metadata(
     if organization_name:
         keywords.append(organization_name)
 
-    # category_labels ist ein Komma-getrennter String
+    # category_labels: kann JSON-Dict (Karte primary/secondary/...), JSON-Liste
-    cat_labels = incident.get("category_labels") or ""
+    # oder ein Komma-getrennter String sein. Nur die Label-Werte extrahieren.
-    for lbl in cat_labels.split(","):
+    cat_labels_raw = (incident.get("category_labels") or "").strip()
-        lbl = lbl.strip()
+    if cat_labels_raw:
-        if lbl:
+        cat_values: list[str] = []
+        try:
+            parsed = json.loads(cat_labels_raw)
+            if isinstance(parsed, dict):
+                cat_values = [str(v).strip() for v in parsed.values() if isinstance(v, str) and v.strip()]
+            elif isinstance(parsed, list):
+                cat_values = [str(v).strip() for v in parsed if isinstance(v, str) and v.strip()]
+        except (json.JSONDecodeError, TypeError):
+            cat_values = [lbl.strip() for lbl in cat_labels_raw.split(",") if lbl.strip()]
+        # Keine JSON-Fragmente (geschweifte/eckige Klammern) als Keyword zulassen
+        for lbl in cat_values:
+            if lbl and not any(c in lbl for c in "{}[]"):
                 keywords.append(lbl)
 
     if top_locations:
         keywords.extend([loc for loc in top_locations if loc])
 
+    # Sanitize: Zeilenumbrueche/Tabs weg, Sonderzeichen mit PDF-Sonderbedeutung filtern
+    def _sanitize_keyword(kw: str) -> str:
+        if not kw:
+            return ""
+        # Whitespace normalisieren
+        cleaned = re.sub(r"\s+", " ", kw).strip()
+        # PDF-Dict/Array-Klammern und Backslash raus (WeasyPrint escaped () bei Strings,
+        # { und [ koennen aber den Keywords-Stream abschneiden)
+        cleaned = re.sub(r"[{}\[\]\\]", "", cleaned)
+        return cleaned.strip(" ,;:")
+
     # Dedup (case-insensitive) mit Reihenfolge erhalten, max 15
     seen = set()
     unique_keywords: list[str] = []
     for kw in keywords:
-        key = kw.lower()
+        clean_kw = _sanitize_keyword(kw)
+        if not clean_kw:
+            continue
+        key = clean_kw.lower()
         if key not in seen:
             seen.add(key)
-            unique_keywords.append(kw)
+            unique_keywords.append(clean_kw)
         if len(unique_keywords) >= 15:
             break