Robin: AI-संचालित डार्क वेब OSINT टूल

Robin डार्क वेब OSINT जांच करने के लिए एक AI-संचालित टूल है। यह क्वेरी को परिष्कृत करने, डार्क वेब सर्च इंजनों से खोज परिणामों को फ़िल्टर करने और जांच का सारांश प्रदान करने के लिए LLM का उपयोग करता है।

स्थापना • योगदान • आभार

आर्किटेक्चर

विशेषताएँ

• ⚙️ मॉड्यूलर आर्किटेक्चर – खोज, स्क्रैपिंग और LLM वर्कफ़्लो के बीच स्पष्ट विभाजन।
• 🤖 मल्टी-मॉडल समर्थन – OpenAI, Claude, Gemini, Ollama, या किसी भी OpenAI-संगत API (LM Studio, llama.cpp, Groq, आदि) के बीच आसानी से स्विच करें।
• 🌐 वेब UI – इंटरैक्टिव जांच के लिए Streamlit-आधारित इंटरफ़ेस।
• 💬 संवादात्मक अनुवर्ती प्रश्न – खोज को दोबारा चलाए बिना किसी जांच के बारे में आधारभूत अनुवर्ती प्रश्न पूछें — उत्तर उस जांच के अपने डेटा से दिए जाते हैं।
• 🔀 वन-क्लिक पिवट्स – निष्कर्षों से सुझाए गए अनुवर्ती प्रश्न सामने आते हैं; नई जांच शुरू करने के लिए एक पर क्लिक करें।
• 🐳 Docker-तैयार – स्वच्छ, पृथक उपयोग के लिए अनुशंसित Docker तैनाती।
• 📝 कस्टम रिपोर्टिंग – रिपोर्टिंग या आगे के विश्लेषण के लिए जांच आउटपुट को फ़ाइल में सहेजें।
• 🧩 विस्तार योग्य – नए सर्च इंजन, मॉडल या आउटपुट प्रारूप जोड़ना आसान।

⚠️ अस्वीकरण

यह टूल केवल शैक्षिक और कानूनी जांच उद्देश्यों के लिए है। आपके क्षेत्राधिकार के आधार पर कुछ डार्क वेब सामग्री तक पहुँचना या उसके साथ बातचीत करना अवैध हो सकता है। लेखक इस टूल के किसी भी दुरुपयोग या इसके माध्यम से एकत्र किए गए डेटा के लिए ज़िम्मेदार नहीं है।

ज़िम्मेदारी से और अपने जोखिम पर उपयोग करें। OSINT जांच करने से पहले सुनिश्चित करें कि आप सभी प्रासंगिक कानूनों और संस्थागत नीतियों का पालन करते हैं।

इसके अतिरिक्त, Robin तृतीय-पक्ष APIs (LLM सहित) का उपयोग करता है। संभावित संवेदनशील क्वेरी भेजते समय सावधान रहें, और आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले किसी भी API या मॉडल प्रदाता की सेवा की शर्तों की समीक्षा करें।

स्थापना

[!NOTE] टूल को खोज करने के लिए Tor की आवश्यकता होती है। आप Linux/Windows(WSL) पर apt install tor या Mac पर brew install tor का उपयोग करके Tor स्थापित कर सकते हैं। स्थापित होने के बाद, पुष्टि करें कि Tor पृष्ठभूमि में चल रहा है।

[!TIP] आप .env फ़ाइल बनाकर (रिपॉजिटरी में नमूना env फ़ाइल देखें) या PATH में env वेरिएबल सेट करके अपनी पसंद के LLM का API कुंजी प्रदान कर सकते हैं।

Ollama के लिए, यदि आप docker विधि का उपयोग कर रहे हैं तो अपने env में OLLAMA_BASE_URL के रूप में http://host.docker.internal:11434 प्रदान करें या अन्य विधियों के लिए http://127.0.0.1:11434 प्रदान करें। आपको अपने OS के आधार पर Ollama को 0.0.0.0 पर सर्व करने की आवश्यकता हो सकती है। आप अपने टर्मिनल में OLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve & चलाकर ऐसा कर सकते हैं।

किसी भी अन्य OpenAI-संगत प्रदाता (LM Studio, llama.cpp, Groq, आदि) के लिए, साइडबार में 🔌 कस्टम API प्रदाता एक्सपैंडर का उपयोग करें — कोई .env परिवर्तन आवश्यक नहीं है। बेस URL, वैकल्पिक API कुंजी, और यदि प्रदाता स्वचालित खोज के लिए /v1/models उजागर नहीं करता है तो वैकल्पिक रूप से एक मॉडल नाम दर्ज करें।

Docker [अनुशंसित]

• नवीनतम Robin docker इमेज खींचें

docker pull apurvsg/robin:latest

• docker इमेज को इस प्रकार चलाएँ:

docker run --rm \
   -v "$(pwd)/.env:/app/.env" \
   --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
   -p 8501:8501 \
   apurvsg/robin:latest

[!TIP] Docker पुनरारंभ के बीच सहेजी गई जांचों को बनाए रखने के लिए, एक स्थानीय निर्देशिका माउंट करें:

root@kitploit:~

docker run --rm \
   -v "$(pwd)/.env:/app/.env" \
   -v "$(pwd)/investigations:/app/investigations" \
   --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
   -p 8501:8501 \
   apurvsg/robin:latest

जांचें आपकी कार्यशील निर्देशिका में investigations/ फ़ोल्डर में सहेजी जाती हैं और साइडबार में पिछली जांचें पैनल से लोड की जा सकती हैं।

• अपना ब्राउज़र खोलें और http://localhost:8501 पर जाएँ

Python का उपयोग करना (विकास संस्करण)

• Python 3.10+ और Tor स्थापित होने पर, निम्नलिखित चलाएँ:

pip install -r requirements.txt
streamlit run ui.py

• अपना ब्राउज़र खोलें और http://localhost:8501 पर जाएँ

योगदान

योगदान का स्वागत है! यदि आपके पास बड़े फीचर अपडेट हैं तो कृपया पुल रिक्वेस्ट सबमिट करने में संकोच न करें।

• रिपॉजिटरी को फोर्क करें
• अपनी फीचर शाखा बनाएँ (git checkout -b feature/amazing-feature)
• अपने परिवर्तन कमिट करें (git commit -m 'Add some amazing feature')
• शाखा पर पुश करें (git push origin feature/amazing-feature)
• पुल रिक्वेस्ट खोलें

इनमें से किसी भी स्थिति के लिए एक Issue खोलें:

• यदि आपको कोई बग या खराब कोड दिखे
• यदि आपके पास फीचर अनुरोध विचार हो
• यदि आपके पास उपयोग के बारे में प्रश्न या संदेह हों
• यदि आपके पास मामूली कोड परिवर्तन हों

आभार

• विचार प्रेरणा Thomas Roccia और उनके Perplexity of the Dark Web डेमो से।
• टूल प्रेरणा मेरे OSINT Tools for the Dark Web रिपॉजिटरी से।
• LLM प्रॉम्प्ट प्रेरणा OSINT-Assistant रिपॉजिटरी से।
• लोगो डिज़ाइन मेरे मित्र Tanishq Rupaal द्वारा।