BIRDY-EDWARDS 2.0

Infiltrate & Expose

Automatisiertes KI-gestütztes Facebook-Intelligence-Tool für Zielprofilierung, Netzwerkanalyse und Bedrohungsberichterstattung. Läuft vollständig auf dem Gerät über Ollama. KI-gestützte Facebook-SOCMINT-Plattform — 100 % lokal, keine Cloud-Abhängigkeit. Für die Lite-Version siehe dieses Repo hier klicken

Installation · Fehlerbehebung · Haftungsausschluss · Mitwirken

Dokumentation

Vollständige Nutzungsanleitungen für beide Untersuchungsmodi sind auf der Projektwebsite verfügbar:

• Hier klicken

So funktioniert es

Was ist neu in v2.0

• 🗽 Flexibilität — Sie können die Untersuchung jetzt in jeder Phase stoppen und einen PDF-Bericht erstellen
• 🎬 Reel-Intelligence — KI extrahiert Kontextzusammenfassung, Thema, benannte Entitäten und Hashtags aus jeder Reel-Beschreibung
• 🔗 Co-Kommentator-Koordinationsmatrix — Heatmap darüber, wer neben wem kommentiert. Klicken Sie auf eine beliebige Zelle, um gemeinsame Beiträge zu sehen
• 👤 HOG + CNN-Hybrid-Gesichtserkennung — Automatische Modellauswahl nach Bildgröße mit CNN→HOG-Fallback. Die Gesichtserkennung läuft jetzt auch auf Screenshots von Textbeiträgen
• 📬 Telegram-Benachrichtigungen — PDF-Bericht wird nach Abschluss automatisch an Ihren konfigurierten Telegram-Chat gesendet
• 📄 Vollständige PDF-Suite — Abschnitte für Bild-Intelligence, Reel-Intelligence, Gesichtsgalerie, Beitrags-Timeline und Co-Kommentator-Paare hinzugefügt. Bengali, Hindi, Arabisch und Urdu werden korrekt dargestellt
• ⚙️ Untersuchungswarteschlange — Bis zu 5 Untersuchungen werden eingereiht und automatisch nacheinander ausgeführt
• 🔄 Echtzeit-Fortschrittsseite — Live-Statistikzähler werden freigeschaltet, sobald Daten während der Pipeline eintreffen
• 📅 Datums- und Uhrzeitänderung — Beim Scraping kann es vorkommen, dass wir nur das Datum und nicht den genauen Zeitstempel erfassen. Als Ermittler können Sie dies jetzt in einen genauen Zeitstempel umwandeln.

Funktionen

• 🔍 Profil-Erfassung — Automatisierte Datenerfassung von Beiträgen, Fotos, Reels, Über-Daten, Kommentaren, Kommentator-Profil-Links und -Namen mit 9-Strategie-Datumsextraktion
• 🗂️ Batch-Untersuchung — Reichen Sie bis zu 10 gemischte Beitrags-URLs ein und führen Sie die vollständige KI-Pipeline über alle aus
• 🧠 Interaktions-Intelligence — KI-gestützte Sentiment-, Haltungs-, Emotions- und Sprachanalyse pro Interaktion in 140+ Sprachen, einschließlich Bengali, Hindi, Arabisch, Urdu und Kuki
• 📊 Akteurs-Bewertung — Gewichteter zusammengesetzter Score mit 5-stufiger Klassifizierung. Die Top-14-Sekundärprofile werden bei mittleren und tiefen Scans gescraped
• 🌍 Ländererkennung — LLM identifiziert das Herkunftsland aus Profilsignalen mit Konfidenz-%-Abzeichen und bedarfsgesteuerter Erkennung pro Kommentator
• 🔬 Bild-Intelligence — Vision-LLM pro Foto für Szene, Menschenmenge, Symbole, Waffen, OCR und Standortschätzung
• 🎬 Reel- + Textbeitrags-Intelligence — KI extrahiert Entitäten, Themen, Erzähltypen und Bedrohungsindikatoren aus Beschreibungen und Beiträgen
• 👤 Gesichts-Intelligence — HOG + CNN-Hybrid-Erkennung, 128D-Kodierung, Identitäts-Clustering, D3-Gesichtsbaum-Visualisierung
• 🕸️ Netzwerkgraphen — Interaktiver D3-Force-Graph, Co-Kommentator-Heatmap-Matrix mit gemeinsamen Beiträgen beim Klicken, Nachnamen-Cluster-Kanten
• 📄 PDF-Berichte — Vollständiger Intelligence-Bericht mit Bild-Intelligence, Reel-Intelligence, Gesichtsgalerie, Beitrags-Timeline, Co-Kommentator-Analyse und mehrsprachiger Skriptdarstellung
• 📬 Telegram-Zustellung — PDF-Bericht wird nach Abschluss der Untersuchung automatisch an den konfigurierten Chat gesendet
• 🤖 Lokale KI — Ollama-betrieben, gemma4:e2b / e4b / 12b und andere Modelle, läuft auf GPU oder CPU
• 🐳 Docker-bereit — Bereitstellung mit einem Befehl auf Linux und Windows

⚠️ Haftungsausschluss

BIRDY-EDWARDS wurde streng für autorisierte Intelligence-, Strafverfolgungs- und akademische Forschungszwecke entwickelt.

Umfang des Datenzugriffs:

• Dieses Tool arbeitet ausschließlich mit einer gültigen Facebook-Sitzung, die vom Bediener authentifiziert wurde
• Es greift nur auf öffentlich sichtbare Profildaten, Beiträge, Fotos, Reels und Kommentare zu
• Es greift nicht auf private Nachrichten, gesperrte Profile, eingeschränkte Inhalte oder Daten zu, die für einen angemeldeten Benutzer nicht sichtbar sind
• Es verwendet keine Bots, Fake-Konten oder automatisierte Kontenerstellung — der Bediener stellt seine eigene authentifizierte Sitzung bereit

Rechtliche Verantwortung:

• Dieses Tool darf nur für Profile und Inhalte verwendet werden, für die Sie ausdrücklich rechtlich autorisiert sind, Daten zu sammeln und zu analysieren
• Die Nutzung ohne Autorisierung kann gegen die Nutzungsbedingungen von Facebook, geltende Datenschutzgesetze (DSGVO, IT Act, DPDP Act) und lokale Vorschriften verstoßen
• Der Entwickler übernimmt keine Haftung für Missbrauch, unbefugte Datenerfassung oder Schäden, die durch unsachgemäße Nutzung entstehen
• Alle Untersuchungen liegen in der alleinigen Verantwortung des Bedieners

Durch die Nutzung von BIRDY-EDWARDS bestätigen Sie, dass Ihre Nutzung rechtmäßig, autorisiert und mit allen geltenden Gesetzen in Ihrer Rechtsordnung konform ist.

Systemanforderungen

Installation

Voraussetzungen

Schritt 1 — Docker installieren

• Linux: https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/
• Windows: https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/

Schritt 2 — Ollama installieren

• Linux:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

• Windows: Installationsprogramm von https://ollama.com/download herunterladen

Schritt 3 — Ollama an alle Schnittstellen gebunden starten

• Linux:

OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve

Um dies dauerhaft zu machen:

sudo systemctl edit ollama

Hinzufügen:

[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"

sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollama

• Windows: Ollama lauscht standardmäßig auf allen Schnittstellen — keine zusätzliche Konfiguration erforderlich. Falls nicht, dann:

$env:OLLAMA_HOST="0.0.0.0"
ollama serve

Schnellstart

Schritt 1 — Repository klonen

git clone https://github.com/jeet-ganguly/birdy-edwards.git
cd birdy-edwards

Schritt 2 — Erforderliche Dateien und Verzeichnisse erstellen

• Linux:

mkdir -p app/reports app/face_data app/post_screenshots app/status
touch app/fb_cookies.pkl app/socmint.db app/socmint_manual.db app/.ollama_model app/queue.db

• Windows (PowerShell):

New-Item -ItemType Directory app/reports, app/face_data, app/post_screenshots, app/status
New-Item -ItemType File app/fb_cookies.pkl, app/socmint.db, app/socmint_manual.db, app/.ollama_model

Schritt 3 — Docker-Image erstellen

⚠️ Der erste Build dauert 15–25 Minuten — dlib wird aus dem Quellcode kompiliert. Nachfolgende Builds sind schnell (Layer werden zwischengespeichert).

docker compose build

Schritt 4 — Container starten

docker compose up -d

docker compose logs -f

Schritt 5 — Web-UI öffnen

http://localhost:5000

Schritt 6 — Sitzungscookies importieren

http://localhost:5000/tools/import-cookies

Ein KI-Modell ziehen

Ziehen Sie ein Modell auf Ihrem Host-Rechner:

ollama pull gemma4:e2b

Oder verwenden Sie das KI-Modell-Panel in der Web-UI — wählen Sie ein Modell aus und klicken Sie auf Anwenden & Ziehen.

Wenn Sie eine virtuelle Maschine verwenden, wählen Sie ein Modell entsprechend dem zugewiesenen RAM der VM.

Sitzungscookies importieren

BIRDY-EDWARDS erfordert eine gültige Facebook-Sitzung. Verwenden Sie die Browser-Erweiterung Cookie-Editor — funktioniert auf allen Plattformen, kein Selenium erforderlich.

🔒 Operative Sicherheit: Es wird dringend empfohlen, für Untersuchungen ein dediziertes Sockenpuppen-Konto zu verwenden und nicht Ihr persönliches Facebook-Konto. Dies schützt Ihre Identität und verhindert, dass Ihr Hauptkonto markiert oder eingeschränkt wird.

1. Cookie-Editor installieren → Chrome · Firefox
2. Melden Sie sich bei Ihrem dedizierten Untersuchungskonto auf Facebook an
3. Klicken Sie auf Cookie-Editor, während Sie auf facebook.com sind
4. Klicken Sie auf Exportieren → Als JSON exportieren
5. Gehen Sie zu http://localhost:5000/tools/import-cookies und fügen Sie ein

Telegram-Benachrichtigungen konfigurieren

Erhalten Sie Ihren PDF-Bericht nach jeder Untersuchung automatisch zugestellt.

1. Erstellen Sie einen Telegram-Bot über @BotFather und kopieren Sie das Bot-Token
2. Holen Sie sich Ihre Chat-ID — senden Sie eine Nachricht an Ihren Bot und besuchen Sie dann https://api.telegram.org/bot<TOKEN>/getUpdates
3. Gehen Sie zum Telegram-Panel in der Web-UI
4. Fügen Sie Ihr Bot-Token und Ihre Chat-ID ein und klicken Sie auf Speichern
5. Klicken Sie auf Test, um die Verbindung zu überprüfen

Ab diesem Zeitpunkt sendet jede abgeschlossene Untersuchung automatisch eine Benachrichtigung mit dem angehängten PDF-Bericht.

Wie Sie helfen können

Wenn Sie BIRDY-EDWARDS nützlich oder interessant finden, gibt es mehrere Möglichkeiten, das Projekt zu unterstützen:

• ⭐ Repository mit einem Stern markieren — hilft anderen, das Tool zu entdecken
• 🐛 Fehler melden — öffnen Sie ein Issue, wenn etwas nicht funktioniert
• 🔧 Mitwirken — lesen Sie den Abschnitt Mitwirken, um loszulegen
• 📢 Teilen — posten Sie es in OSINT-Communities, Foren, auf X oder bei Kollegen, die es nützlich finden könnten
• 💬 Feedback geben — Vorschläge für neue Funktionen oder Verbesserungen sind immer willkommen

Jeder Beitrag, ob groß oder klein, hilft, bessere Tools für die OSINT- und Bedrohungsintelligence-Community zu entwickeln.

Fehlerbehebung

Ollama ist von Docker aus nicht erreichbar

docker exec -it birdy-edwards curl http://host.docker.internal:11434/api/tags

Wenn dies fehlschlägt, starten Sie Ollama mit OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve neu

DB-Fehler: keine solche Tabelle oder anderer DB-bezogener Fehler
Starten Sie eine neue Untersuchung — das Schema wird bei der ersten Nutzung automatisch erstellt. Wenn Sie den Prozess während der Analyse stoppen, löschen Sie diese Untersuchung und starten Sie eine neue.

Cookies abgelaufen
Gehen Sie zu http://localhost:5000/tools/import-cookies und importieren Sie frische Cookies erneut.

Port 5000 bereits belegt
Ändern Sie in docker-compose.yml: "5001:5000" und greifen Sie dann auf http://localhost:5001 zu

Nicht genügend Speicher während des Builds
Erhöhen Sie den Docker-Desktop-Speicher auf 8 GB+ über Einstellungen → Ressourcen → Speicher

Karte lädt nicht
Leaflet + ArcGIS-Kacheln erfordern Internetzugriff auf dem Host-Rechner. Wenn Sie vollständig ohne Netzwerkverbindung arbeiten, erscheint der Kartencontainer leer — alle anderen Funktionen funktionieren normal.

Telegram sendet nicht
Bestätigen Sie, dass Ihr Bot gestartet wurde, indem Sie ihm eine /start-Nachricht senden. Überprüfen Sie die Chat-ID mit der getUpdates-URL. Stellen Sie sicher, dass Port 443 in Ihrem Netzwerk nicht blockiert ist.

Mitwirken

Beiträge sind willkommen. Bitte befolgen Sie diese Richtlinien, um das Projekt sauber und konsistent zu halten.

Fehler melden

• Öffnen Sie ein Issue, das den Fehler, die Schritte zur Reproduktion und Ihre Umgebung (Betriebssystem, RAM, Docker-Version) beschreibt
• Fügen Sie relevante Logs von docker compose logs bei

Funktionsanfragen

• Öffnen Sie ein Issue mit einer klaren Beschreibung der Funktion und ihres Anwendungsfalls
• Besprechen Sie große Änderungen, bevor Sie einen Pull Request öffnen

Einen Pull Request einreichen

• Forken Sie das Repository
• Erstellen Sie einen Feature-Branch: git checkout -b feature/ihr-funktionsname
• Committen Sie Ihre Änderungen: git commit -m "Add: kurze Beschreibung"
• Pushen Sie auf Ihren Branch: git push origin feature/ihr-funktionsname
• Öffnen Sie einen Pull Request gegen main

Code-Richtlinien

• Befolgen Sie den vorhandenen Codestil — Python 3.12, Flask-Konventionen
• Testen Sie Ihre Änderungen lokal über Docker, bevor Sie sie einreichen
• Committen Sie keine fb_cookies.pkl, Datenbanken oder gescrapte Daten
• Halten Sie Scraper-Änderungen minimal — das Facebook-DOM ändert sich häufig

Was wir begrüßen

• Fehlerbehebungen und Stabilitätsverbesserungen
• Unterstützung neuer Ollama-Modelle
• UI-Verbesserungen
• Dokumentationsverbesserungen
• Zusätzliche Sprachunterstützung für OCR und Kommentaranalyse

Was wir nicht akzeptieren

• Funktionen, die Plattformsicherheitskontrollen umgehen
• Änderungen, die Cloud-Abhängigkeiten einführen
• Code, der Untersuchungsdaten extern speichert oder überträgt

Danksagungen

• Inspiriert von Sherlock
• Inspiriert von der OSINT- und Bedrohungsintelligence-Forschungscommunity
• SeleniumBase — Unerkannte Chrome-Automatisierung
• Ollama — Lokale LLM-Inferenz-Engine
• face_recognition — Gesichtserkennungs- und Kodierungsbibliothek
• Leaflet — Interaktive Kartenbibliothek
• ArcGIS — Kartendaten mit korrekten verfassungsrechtlichen Grenzen
• pyvis — Interaktive Netzwerkgraphen-Visualisierung
• reportlab — PDF-Erstellung
• pytesseract — OCR-Engine-Wrapper
• D3.js — Datenvisualisierung und interaktive Graphen