Robin: Strumento OSINT per il Dark Web basato su IA

Robin è uno strumento basato su IA per condurre indagini OSINT sul dark web. Sfrutta gli LLM per perfezionare le query, filtrare i risultati di ricerca dai motori di ricerca del dark web e fornire un riepilogo dell'indagine.

Installazione • Contributi • Riconoscimenti

Architettura

Funzionalità

• ⚙️ Architettura Modulare – Separazione pulita tra i flussi di lavoro di ricerca, scraping e LLM.
• 🤖 Supporto Multi-Modello – Passa facilmente tra OpenAI, Claude, Gemini, Ollama o qualsiasi API compatibile con OpenAI (LM Studio, llama.cpp, Groq, ecc.).
• 🌐 Interfaccia Web – Interfaccia basata su Streamlit per indagini interattive.
• 💬 Domande di Approfondimento Conversazionali – Fai domande di approfondimento contestuali su un'indagine senza rieseguire la ricerca — ricevi risposte basate sui dati della stessa indagine.
• 🔀 Pivot con un Clic – Query di approfondimento suggerite emerse dai risultati; clicca su una per avviare una nuova indagine.
• 🐳 Pronto per Docker – Distribuzione Docker consigliata per un utilizzo pulito e isolato.
• 📝 Report Personalizzati – Salva l'output dell'indagine su file per report o analisi successive.
• 🧩 Estensibile – Facile integrare nuovi motori di ricerca, modelli o formati di output.

⚠️ Disclaimer

Questo strumento è destinato esclusivamente a scopi educativi e investigativi legali. L'accesso o l'interazione con determinati contenuti del dark web potrebbe essere illegale a seconda della tua giurisdizione. L'autore non è responsabile per qualsiasi uso improprio di questo strumento o dei dati raccolti tramite esso.

Usalo in modo responsabile e a tuo rischio. Assicurati di rispettare tutte le leggi pertinenti e le politiche istituzionali prima di condurre indagini OSINT.

Inoltre, Robin si affida a API di terze parti (inclusi gli LLM). Presta attenzione quando invii query potenzialmente sensibili e rivedi i termini di servizio di qualsiasi fornitore di API o modello che utilizzi.

Installazione

[!NOTE] Lo strumento necessita di Tor per eseguire le ricerche. Puoi installare Tor usando apt install tor su Linux/Windows(WSL) o brew install tor su Mac. Una volta installato, verifica che Tor sia in esecuzione in background.

[!TIP] Puoi fornire la chiave API del tuo LLM preferito creando un file .env (fai riferimento al file env di esempio nel repository) o impostando le variabili d'ambiente nel PATH.

Per Ollama, fornisci http://host.docker.internal:11434 come OLLAMA_BASE_URL nel tuo ambiente se utilizzi il metodo Docker, oppure http://127.0.0.1:11434 per altri metodi. Potresti dover esporre Ollama su 0.0.0.0 a seconda del tuo sistema operativo. Puoi farlo eseguendo OLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve & nel tuo terminale.

Per qualsiasi altro provider compatibile con OpenAI (LM Studio, llama.cpp, Groq, ecc.), usa l'espansore 🔌 Custom API Provider nella barra laterale — nessuna modifica al file .env richiesta. Inserisci l'URL di base, una chiave API opzionale e, opzionalmente, un nome del modello se il provider non espone /v1/models per la scoperta automatica.

Docker [Consigliato]

• Scarica l'ultima immagine Docker di Robin

docker pull apurvsg/robin:latest

• Esegui l'immagine Docker come:

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

[!TIP] Per conservare le indagini salvate tra i riavvii di Docker, monta una directory locale:

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

Le indagini vengono salvate nella cartella investigations/ nella tua directory di lavoro e possono essere caricate dal pannello Past Investigations nella barra laterale.

• Apri il tuo browser e vai su http://localhost:8501

Utilizzo con Python (Versione di Sviluppo)

• Con Python 3.10+ e Tor installati, esegui quanto segue:

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

• Apri il tuo browser e vai su http://localhost:8501

Contributi

I contributi sono benvenuti! Sentiti libero di inviare una Pull Request se hai aggiornamenti significativi delle funzionalità.

• Fai un fork del repository
• Crea il tuo branch per le funzionalità (git checkout -b feature/amazing-feature)
• Committa le tue modifiche (git commit -m 'Add some amazing feature')
• Esegui il push sul branch (git push origin feature/amazing-feature)
• Apri una Pull Request

Apri un Issue per una di queste situazioni:

• Se trovi un bug o codice di scarsa qualità
• Se hai un'idea per una richiesta di funzionalità
• Se hai domande o dubbi sull'utilizzo
• Se hai modifiche minori al codice

Riconoscimenti

• Ispirazione per l'idea da Thomas Roccia e la sua demo di Perplexity of the Dark Web.
• Ispirazione per gli strumenti dal mio repository OSINT Tools for the Dark Web.
• Ispirazione per i prompt LLM dal repository OSINT-Assistant.
• Design del logo del mio amico Tanishq Rupaal