BIRDY-EDWARDS 2.0

Infiltrar y Exponer

Herramienta automatizada de inteligencia de Facebook impulsada por IA para perfilado de objetivos, análisis de redes y reporte de amenazas. Se ejecuta completamente en el dispositivo mediante Ollama. Plataforma SOCMINT de Facebook impulsada por IA — 100% local, cero dependencia en la nube. Para la versión ligera, revisa este repositorio haz clic aquí

Instalación · Solución de problemas · Aviso legal · Contribuciones

Documentación

Guías de uso completas para ambos modos de investigación están disponibles en el sitio web del proyecto:

• Haz clic aquí

Cómo funciona

Novedades en v2.0

• 🗽 Flexibilidad — Ahora puedes detener la investigación en cualquier fase y generar un reporte PDF
• 🎬 Inteligencia de reels — La IA extrae resumen de contexto, tema, entidades nombradas y hashtags de cada descripción de reel
• 🔗 Matriz de coordinación de co-comentaristas — Mapa de calor de quién comenta junto a quién. Haz clic en cualquier celda para ver publicaciones compartidas
• 👤 Detección facial híbrida HOG + CNN — Selección automática de modelo según el tamaño de la imagen con respaldo CNN→HOG. La detección facial ahora también se ejecuta en capturas de publicaciones de texto
• 📬 Notificaciones de Telegram — El reporte PDF se envía automáticamente a tu chat de Telegram configurado al finalizar
• 📄 Suite PDF completa — Se agregaron secciones de inteligencia de imágenes, inteligencia de reels, galería facial, línea de tiempo de publicaciones y pares de co-comentaristas. El renderizado correcto incluye bengalí, hindi, árabe y urdu
• ⚙️ Cola de investigaciones — Hasta 5 investigaciones en cola y ejecutadas automáticamente de forma secuencial
• 🔄 Página de progreso en tiempo real — Contadores de estadísticas en vivo se desbloquean a medida que llegan los datos durante el pipeline
• 📅 Modificación de fecha y hora — Durante el scraping es posible que solo se recopile la fecha y no la marca de tiempo exacta, por lo que como investigador ahora puedes modificarla a una marca de tiempo exacta.

Características

• 🔍 Recopilación de perfiles — Recopilación automatizada de datos de publicaciones, fotos, reels, información de perfil, comentarios, enlaces y nombres de perfiles de comentaristas con extracción de fecha de 9 estrategias
• 🗂️ Investigación por lotes — Envía hasta 10 URLs mixtas de publicaciones y ejecuta el pipeline completo de IA en todas ellas
• 🧠 Inteligencia de interacciones — Análisis de IA de sentimiento, postura, emoción e idioma por interacción en más de 140 idiomas, incluidos bengalí, hindi, árabe, urdu y kuki
• 📊 Puntuación de actores — Puntuación compuesta ponderada con clasificación de 5 niveles. Se recopilan los 14 perfiles secundarios principales en escaneos medianos y profundos
• 🌍 Detección de país — El LLM identifica el país de origen a partir de señales del perfil con insignia de porcentaje de confianza y detección bajo demanda por comentarista
• 🔬 Inteligencia de imágenes — LLM de visión por foto para escena, multitudes, símbolos, armas, OCR y estimación de ubicación
• 🎬 Inteligencia de reels y publicaciones de texto — La IA extrae entidades, temas, tipos narrativos e indicadores de amenaza de descripciones y publicaciones
• 👤 Inteligencia facial — Detección híbrida HOG + CNN, codificación 128D, agrupación de identidades, visualización de árbol facial D3
• 🕸️ Grafos de red — Grafo de fuerza D3 interactivo, matriz de mapa de calor de co-comentaristas con publicaciones compartidas al hacer clic, aristas de clústeres por apellido
• 📄 Reportes PDF — Reporte de inteligencia completo con inteligencia de imágenes, inteligencia de reels, galería facial, línea de tiempo de publicaciones, análisis de co-comentaristas y renderizado de escrituras multilingües
• 📬 Entrega por Telegram — El reporte PDF se envía automáticamente al chat configurado al finalizar la investigación
• 🤖 IA local — Impulsado por Ollama, gemma4:e2b / e4b / 12b y otros modelos, se ejecuta en GPU o CPU
• 🐳 Listo para Docker — Despliegue con un solo comando en Linux y Windows

⚠️ Aviso legal

BIRDY-EDWARDS está desarrollado estrictamente para fines autorizados de inteligencia, aplicación de la ley e investigación académica únicamente.

Alcance del acceso a datos:

• Esta herramienta opera exclusivamente con una sesión válida de Facebook autenticada por el operador
• Solo accede a datos de perfil, publicaciones, fotos, reels y comentarios visibles públicamente
• No accede a mensajes privados, perfiles bloqueados, contenido restringido ni ningún dato no visible para un usuario con sesión iniciada
• No utiliza bots, cuentas falsas ni creación automatizada de cuentas — el operador proporciona su propia sesión autenticada

Responsabilidad legal:

• Esta herramienta solo debe utilizarse en perfiles y contenido donde tengas autorización legal explícita para recopilar y analizar datos
• El uso sin autorización puede violar los Términos de Servicio de Facebook, las leyes de privacidad aplicables (GDPR, IT Act, DPDP Act) y las regulaciones locales
• El desarrollador no asume ninguna responsabilidad por uso indebido, recopilación de datos no autorizada ni daños causados por un uso inadecuado
• Todas las investigaciones son responsabilidad exclusiva del operador

Al usar BIRDY-EDWARDS, confirmas que tu uso es legal, autorizado y cumple con todas las leyes aplicables en tu jurisdicción.

Requisitos del sistema

Instalación

Requisitos previos

Paso 1 — Instalar Docker

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

Paso 2 — Instalar Ollama

• Linux:

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

• Windows: Descarga el instalador desde https://ollama.com/download

Paso 3 — Iniciar Ollama vinculado a todas las interfaces

• Linux:

OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve

Para hacerlo permanente:

sudo systemctl edit ollama

Agrega:

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

sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollama

• Windows: Ollama escucha en todas las interfaces por defecto — no se necesita configuración adicional. Si no es así,

$env:OLLAMA_HOST="0.0.0.0"
ollama serve

Inicio rápido

Paso 1 — Clonar el repositorio

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

Paso 2 — Crear los archivos y directorios requeridos

• 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

Paso 3 — Construir la imagen de Docker

⚠️ La primera compilación tarda 15–25 minutos — dlib se compila desde el código fuente. Las compilaciones posteriores son rápidas (capas en caché).

docker compose build

Paso 4 — Iniciar el contenedor

docker compose up -d

docker compose logs -f

Paso 5 — Abrir la interfaz web

http://localhost:5000

Paso 6 — Importar cookies de sesión

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

Descargar un modelo de IA

Descarga un modelo en tu máquina host:

ollama pull gemma4:e2b

O usa el panel de Modelos de IA en la interfaz web — selecciona un modelo y haz clic en Aplicar y Descargar.

Si estás usando una máquina virtual, elige un modelo según la RAM asignada a la VM.

Importar cookies de sesión

BIRDY-EDWARDS requiere una sesión válida de Facebook. Usa la extensión de navegador Cookie-Editor — funciona en todas las plataformas, no se requiere Selenium.

🔒 Seguridad operativa: Se recomienda encarecidamente usar una cuenta títere dedicada para las investigaciones en lugar de tu cuenta personal de Facebook. Esto protege tu identidad y evita que tu cuenta principal sea marcada o restringida.

1. Instala Cookie-Editor → Chrome · Firefox
2. Inicia sesión en tu cuenta de investigación dedicada en Facebook
3. Haz clic en Cookie-Editor mientras estás en facebook.com
4. Haz clic en Exportar → Exportar como JSON
5. Ve a http://localhost:5000/tools/import-cookies y pega

Configurar notificaciones de Telegram

Recibe tu reporte PDF automáticamente después de cada investigación.

1. Crea un bot de Telegram a través de @BotFather y copia el token del bot
2. Obtén tu ID de chat — envía un mensaje a tu bot y luego visita https://api.telegram.org/bot<TOKEN>/getUpdates
3. Ve al panel de Telegram en la interfaz web
4. Pega tu token de bot e ID de chat y haz clic en Guardar
5. Haz clic en Probar para verificar la conexión

A partir de este punto, cada investigación completada envía automáticamente una notificación con el reporte PDF adjunto.

Cómo puedes ayudar

Si encuentras BIRDY-EDWARDS útil o interesante, aquí hay algunas formas de apoyar el proyecto:

• ⭐ Marca el repositorio con una estrella — ayuda a que otros descubran la herramienta
• 🐛 Reporta errores — abre un Issue si algo no funciona
• 🔧 Contribuye — revisa la sección Contribuciones para comenzar
• 📢 Compártelo — publícalo en comunidades OSINT, foros, X o con colegas que puedan encontrarlo útil
• 💬 Da tu opinión — las sugerencias para nuevas funciones o mejoras siempre son bienvenidas

Cada contribución, grande o pequeña, ayuda a construir mejores herramientas para la comunidad de OSINT e inteligencia de amenazas.

Solución de problemas

Ollama no accesible desde Docker

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

Si falla, reinicia Ollama con OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve

Error de BD: no such table u otro error relacionado con la base de datos
Inicia una nueva investigación — el esquema se crea automáticamente en el primer uso. Si detienes el proceso durante el análisis, elimina esa investigación e inicia una nueva.

Cookies caducadas
Ve a http://localhost:5000/tools/import-cookies y vuelve a importar cookies nuevas.

El puerto 5000 ya está en uso
Cambia en docker-compose.yml: "5001:5000" y luego accede en http://localhost:5001

Sin memoria durante la compilación
Aumenta la memoria de Docker Desktop a 8 GB+ mediante Configuración → Recursos → Memoria

El mapa no carga
Las teselas de Leaflet + ArcGIS requieren acceso a internet en la máquina host. Si se ejecuta completamente aislado de la red, el contenedor del mapa aparecerá en blanco — todas las demás funciones funcionan con normalidad.

Telegram no envía
Confirma que tu bot ha sido iniciado enviándole un mensaje /start. Verifica que el ID de chat sea correcto usando la URL de getUpdates. Comprueba que el puerto 443 no esté bloqueado en tu red.

Contribuciones

Las contribuciones son bienvenidas. Sigue estas pautas para mantener el proyecto limpio y consistente.

Reportar errores

• Abre un Issue describiendo el error, los pasos para reproducirlo y tu entorno (SO, RAM, versión de Docker)
• Adjunta los registros relevantes de docker compose logs

Solicitudes de funciones

• Abre un Issue con una descripción clara de la función y su caso de uso
• Discute antes de abrir un Pull Request para cambios grandes

Enviar un Pull Request

• Haz un fork del repositorio
• Crea una rama de función: git checkout -b feature/nombre-de-tu-funcion
• Confirma tus cambios: git commit -m "Add: descripción corta"
• Sube a tu rama: git push origin feature/nombre-de-tu-funcion
• Abre un Pull Request contra main

Pautas de código

• Sigue el estilo de código existente — Python 3.12, convenciones de Flask
• Prueba tus cambios localmente mediante Docker antes de enviarlos
• No confirmes fb_cookies.pkl, bases de datos ni ningún dato recopilado
• Mantén los cambios del scraper al mínimo — el DOM de Facebook cambia con frecuencia

Lo que aceptamos

• Correcciones de errores y mejoras de estabilidad
• Soporte para nuevos modelos de Ollama
• Mejoras de interfaz de usuario
• Mejoras de documentación
• Soporte adicional de idiomas para OCR y análisis de comentarios

Lo que no aceptamos

• Funciones que eviten los controles de seguridad de la plataforma
• Cambios que introduzcan dependencias en la nube
• Código que almacene o transmita datos de investigación externamente

Agradecimientos

• Inspirado en Sherlock
• Inspirado en la comunidad de investigación de OSINT e inteligencia de amenazas
• SeleniumBase — Automatización de Chrome no detectada
• Ollama — Motor de inferencia LLM local
• face_recognition — Biblioteca de detección y codificación facial
• Leaflet — Biblioteca de mapas interactivos
• ArcGIS — Teselas de mapas con límites constitucionales correctos
• pyvis — Visualización interactiva de grafos de red
• reportlab — Generación de PDF
• pytesseract — Envoltorio del motor OCR
• D3.js — Visualización de datos y grafos interactivos