BIRDY-EDWARDS 2.0

Infiltrate & Expose

Strumento di intelligence Facebook automatizzato basato su AI per profilazione dei target, analisi di rete e reporting delle minacce. Funziona interamente sul dispositivo tramite Ollama. Piattaforma SOCMINT Facebook basata su AI — 100% locale, zero dipendenza dal cloud. Per la versione lite controlla questo repository clicca qui

Installazione · Risoluzione dei problemi · Disclaimer · Contributi

Documentazione

Guide complete all'uso per entrambe le modalità di indagine sono disponibili sul sito del progetto:

• Clicca qui

Come funziona

Novità nella v2.0

• 🗽 Flessibilità - Ora puoi interrompere l'indagine in qualsiasi fase e generare il report PDF
• 🎬 Intelligence sui reel — L'AI estrae riepilogo del contesto, argomento, entità nominate e hashtag da ogni didascalia dei reel
• 🔗 Matrice di coordinamento co-commentatori — Mappa di calore di chi commenta insieme a chi. Clicca su qualsiasi cella per vedere i post condivisi
• 👤 Rilevamento facce ibrido HOG + CNN — Selezione automatica del modello in base alla dimensione dell'immagine con fallback CNN→HOG. Il rilevamento facce ora funziona anche sugli screenshot dei post testuali
• 📬 Notifiche Telegram — Il report PDF viene inviato automaticamente alla chat Telegram configurata al completamento
• 📄 Suite PDF completa — Aggiunte sezioni per intelligence sulle immagini, intelligence sui reel, galleria facce, cronologia post, coppie di co-commentatori. Bengali, Hindi, Arabo, Urdu vengono renderizzati correttamente
• ⚙️ Coda di indagini — Fino a 5 indagini in coda ed eseguite automaticamente in sequenza
• 🔄 Pagina di avanzamento in tempo reale — Contatori statistici live che si sbloccano man mano che i dati arrivano durante la pipeline
• 📅 Modifica di data e ora - Durante lo scraping può accadere che raccogliamo solo la data e non il timestamp esatto, quindi come investigatore se vuoi modificarla in un timestamp esatto ora è possibile.

Funzionalità

• 🔍 Raccolta profilo — Raccolta automatizzata di post, foto, reel, dati "about", commenti, link e nomi dei profili dei commentatori con estrazione della data a 9 strategie
• 🗂️ Indagine batch — Invia fino a 10 URL di post misti ed esegui la pipeline AI completa su tutti
• 🧠 Intelligence sulle interazioni — Analisi AI di sentiment, posizione, emozione e lingua per ogni interazione in 140+ lingue tra cui Bengali, Hindi, Arabo, Urdu, Kuki
• 📊 Punteggio attori — Punteggio composito ponderato con classificazione a 5 livelli. I primi 14 profili secondari vengono analizzati nelle scansioni medie e profonde
• 🌍 Rilevamento paese — L'LLM identifica il paese di origine dai segnali del profilo con badge di percentuale di confidenza e rilevamento on-demand per singolo commentatore
• 🔬 Intelligence sulle immagini — Vision LLM per ogni foto per scena, folla, simboli, armi, OCR e stima della posizione
• 🎬 Intelligence su reel + post testuali — L'AI estrae entità, argomenti, tipi di narrazione e indicatori di minaccia da didascalie e post
• 👤 Intelligence sulle facce — Rilevamento ibrido HOG + CNN, codifica 128D, clustering delle identità, visualizzazione ad albero facce D3
• 🕸️ Grafici di rete — Grafico a forza D3 interattivo, matrice di calore co-commentatori con post condivisi al clic, archi di cluster per cognome
• 📄 Report PDF — Report di intelligence completo con intelligence sulle immagini, intelligence sui reel, galleria facce, cronologia post, analisi co-commentatori e rendering di script multilingua
• 📬 Consegna Telegram — Report PDF inviato automaticamente alla chat configurata al completamento dell'indagine
• 🤖 AI locale — Basato su Ollama, gemma4:e2b / e4b / 12b e altri modelli, funziona su GPU o CPU
• 🐳 Pronto per Docker — Distribuzione con un comando su Linux e Windows

⚠️ Disclaimer

BIRDY-EDWARDS è sviluppato strettamente per scopi autorizzati di intelligence, applicazione della legge e ricerca accademica esclusivamente.

Ambito di accesso ai dati:

• Questo strumento opera esclusivamente utilizzando una sessione Facebook valida autenticata dall'operatore
• Accede solo a dati di profilo pubblicamente visibili, post, foto, reel e commenti
• Non accede a messaggi privati, profili bloccati, contenuti riservati o qualsiasi dato non visibile a un utente connesso
• Non utilizza bot, account falsi o creazione automatizzata di account — l'operatore fornisce la propria sessione autenticata

Responsabilità legale:

• Questo strumento deve essere utilizzato solo su profili e contenuti per cui hai esplicita autorizzazione legale a raccogliere e analizzare dati
• L'uso senza autorizzazione può violare i Termini di Servizio di Facebook, le leggi applicabili sulla privacy (GDPR, IT Act, DPDP Act) e le normative locali
• Lo sviluppatore non si assume alcuna responsabilità per uso improprio, raccolta dati non autorizzata o qualsiasi danno causato da un uso inappropriato
• Tutte le indagini sono esclusiva responsabilità dell'operatore

Utilizzando BIRDY-EDWARDS, confermi che il tuo uso è legale, autorizzato e conforme a tutte le leggi applicabili nella tua giurisdizione.

Requisiti di sistema

Installazione

Prerequisiti

Passo 1 — Installa Docker

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

Passo 2 — Installa Ollama

• Linux:

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

• Windows: Scarica il programma di installazione da https://ollama.com/download

Passo 3 — Avvia Ollama associato a tutte le interfacce

• Linux:

OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve

Per rendere questa configurazione permanente:

sudo systemctl edit ollama

Aggiungi:

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

sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollama

• Windows: Ollama ascolta su tutte le interfacce per impostazione predefinita — nessuna configurazione aggiuntiva necessaria. Se non lo fa,

$env:OLLAMA_HOST="0.0.0.0"
ollama serve

Avvio rapido

Passo 1 — Clona il repository

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

Passo 2 — Crea i file e le directory necessari

• 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

Passo 3 — Crea l'immagine Docker

⚠️ La prima build richiede 15–25 minuti — dlib viene compilato dal sorgente. Le build successive sono veloci (i layer sono in cache).

docker compose build

Passo 4 — Avvia il container

docker compose up -d

docker compose logs -f

Passo 5 — Apri l'interfaccia web

http://localhost:5000

Passo 6 — Importa i cookie di sessione

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

Scarica un modello AI

Scarica un modello sulla tua macchina host:

ollama pull gemma4:e2b

Oppure usa il pannello Modelli AI nell'interfaccia web — seleziona un modello e clicca Applica e scarica.

Se stai utilizzando una macchina virtuale, scegli un modello in base alla RAM allocata alla VM.

Importa i cookie di sessione

BIRDY-EDWARDS richiede una sessione Facebook valida. Usa l'estensione del browser Cookie-Editor — funziona su tutte le piattaforme, nessun Selenium richiesto.

🔒 Sicurezza operativa: Si raccomanda vivamente di utilizzare un account fittizio dedicato per le indagini piuttosto che il tuo account Facebook personale. Questo protegge la tua identità e previene che il tuo account principale venga segnalato o limitato.

1. Installa Cookie-Editor → Chrome · Firefox
2. Accedi al tuo account di indagine dedicato su Facebook
3. Clicca su Cookie-Editor mentre sei su facebook.com
4. Clicca Esporta → Esporta come JSON
5. Vai su http://localhost:5000/tools/import-cookies e incolla

Configura le notifiche Telegram

Ricevi il tuo report PDF automaticamente dopo ogni indagine.

1. Crea un bot Telegram tramite @BotFather e copia il token del bot
2. Ottieni il tuo chat ID — invia un messaggio al tuo bot poi visita https://api.telegram.org/bot<TOKEN>/getUpdates
3. Vai al pannello Telegram nell'interfaccia web
4. Incolla il token del bot e il chat ID e clicca Salva
5. Clicca Test per verificare la connessione

Da questo momento ogni indagine completata invia automaticamente una notifica con il report PDF allegato.

Come puoi aiutare

Se trovi BIRDY-EDWARDS utile o interessante, ecco alcuni modi per supportare il progetto:

• ⭐ Metti una stella al repository — aiuta altri a scoprire lo strumento
• 🐛 Segnala bug — apri una Issue se qualcosa non funziona
• 🔧 Contribuisci — controlla la sezione Contributi per iniziare
• 📢 Condividilo — pubblicalo nelle community OSINT, forum, X o con colleghi che potrebbero trovarlo utile
• 💬 Dai feedback — suggerimenti per nuove funzionalità o miglioramenti sono sempre benvenuti

Ogni contributo, grande o piccolo, aiuta a costruire strumenti migliori per la community OSINT e di intelligence sulle minacce.

Risoluzione dei problemi

Ollama non raggiungibile da Docker

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

Se fallisce, riavvia Ollama con OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve

Errore DB: tabella inesistente o altro errore relativo al DB
Avvia una nuova indagine — lo schema viene creato automaticamente al primo utilizzo. Se interrompi il processo durante l'analisi, elimina quell'indagine e avviane una nuova.

Cookie scaduti
Vai su http://localhost:5000/tools/import-cookies e re-importa cookie freschi.

Porta 5000 già in uso
Modifica in docker-compose.yml: "5001:5000" poi accedi su http://localhost:5001

Memoria esaurita durante la build
Aumenta la memoria di Docker Desktop a 8 GB+ tramite Impostazioni → Risorse → Memoria

Mappa che non si carica
Le tile Leaflet + ArcGIS richiedono accesso a internet sulla macchina host. Se esegui in modalità completamente isolata, il contenitore della mappa apparirà vuoto — tutte le altre funzionalità funzionano normalmente.

Telegram non invia
Conferma che il tuo bot sia stato avviato inviandogli un messaggio /start. Verifica che il chat ID sia corretto usando l'URL getUpdates. Controlla che la porta 443 non sia bloccata sulla tua rete.

Contributi

I contributi sono benvenuti. Segui queste linee guida per mantenere il progetto pulito e coerente.

Segnalazione bug

• Apri una Issue descrivendo il bug, i passaggi per riprodurlo e il tuo ambiente (sistema operativo, RAM, versione Docker)
• Allega i log pertinenti da docker compose logs

Richieste di funzionalità

• Apri una Issue con una descrizione chiara della funzionalità e del suo caso d'uso
• Discuti prima di aprire una Pull Request per modifiche di grandi dimensioni

Invio di una Pull Request

• Fai un fork del repository
• Crea un branch per la funzionalità: git checkout -b feature/nome-della-tua-funzionalita
• Committa le tue modifiche: git commit -m "Add: breve descrizione"
• Fai push sul tuo branch: git push origin feature/nome-della-tua-funzionalita
• Apri una Pull Request verso main

Linee guida per il codice

• Segui lo stile di codice esistente — Python 3.12, convenzioni Flask
• Testa le tue modifiche localmente tramite Docker prima di inviarle
• Non committare fb_cookies.pkl, database o qualsiasi dato raccolto
• Mantieni minime le modifiche allo scraper — il DOM di Facebook cambia frequentemente

Cosa accogliamo con piacere

• Correzioni di bug e miglioramenti alla stabilità
• Supporto per nuovi modelli Ollama
• Miglioramenti all'interfaccia utente
• Miglioramenti alla documentazione
• Supporto aggiuntivo per lingue per OCR e analisi dei commenti

Cosa non accettiamo

• Funzionalità che aggirano i controlli di sicurezza della piattaforma
• Modifiche che introducono dipendenze dal cloud
• Codice che memorizza o trasmette dati di indagine esternamente

Riconoscimenti

• Ispirato da Sherlock
• Ispirato dalla community di ricerca OSINT e intelligence sulle minacce
• SeleniumBase — Automazione Chrome non rilevata
• Ollama — Motore di inferenza LLM locale
• face_recognition — Libreria di rilevamento e codifica facce
• Leaflet — Libreria di mappe interattive
• ArcGIS — Tile delle mappe con confini costituzionali corretti
• pyvis — Visualizzazione interattiva di grafici di rete
• reportlab — Generazione PDF
• pytesseract — Wrapper del motore OCR
• D3.js — Visualizzazione dati e grafici interattivi