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robin

AIを活用したダークウェブOSINTツール。LLMを使用してクエリを精緻化し、検索結果をフィルタリングし、調査サマリーを生成します。Web UIとDockerサポートを備えています。

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6.7k1.3k119日前Kitploit レビュー済み

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Robin: AIを活用したダークウェブOSINTツール

Robinは、ダークウェブのOSINT調査を行うためのAI搭載ツールです。LLMを活用してクエリを精査し、ダークウェブ検索エンジンの検索結果をフィルタリングし、調査サマリーを提供します。

インストール • コントリビューション • 謝辞

デモ

アーキテクチャ

ワークフロー


特徴

  • ⚙️ モジュラーアーキテクチャ – 検索、スクレイピング、LLMワークフローの明確な分離。
  • 🤖 マルチモデル対応 – OpenAI、Claude、Gemini、Ollama、またはOpenAI互換のAPI(LM Studio、llama.cpp、Groqなど)を簡単に切り替え可能。
  • 🌐 Web UI – インタラクティブな調査のためのStreamlitベースのインターフェース。
  • 💬 会話形式のフォローアップ – 検索を再実行せずに、調査に関する根拠に基づいたフォローアップ質問が可能 — その調査自身のデータから回答されます。
  • 🔀 ワンクリックピボット – 調査結果から提案されたフォローアップクエリを表示。クリックするだけで新しい調査を開始できます。
  • 🐳 Docker対応 – クリーンで分離された使用のためのDockerデプロイを推奨。
  • 📝 カスタムレポート – 調査出力をファイルに保存して、レポート作成やさらなる分析が可能。
  • 🧩 拡張可能 – 新しい検索エンジン、モデル、出力形式を簡単にプラグイン可能。

⚠️ 免責事項

このツールは、教育目的および合法的な調査目的のみを対象としています。特定のダークウェブコンテンツへのアクセスや操作は、お住まいの地域によっては違法となる場合があります。作者は、このツールの誤用や、このツールを使用して収集されたデータについて一切責任を負いません。

責任を持って自己責任で使用してください。OSINT調査を実施する前に、関連するすべての法律および機関のポリシーを遵守していることを確認してください。

さらに、RobinはサードパーティのAPI(LLMを含む)を利用しています。機密性の高い可能性のあるクエリを送信する際は注意し、使用するAPIまたはモデルプロバイダーの利用規約を確認してください。

インストール

[!NOTE] このツールは検索を実行するためにTorが必要です。Linux/Windows(WSL)ではapt install tor、Macではbrew install torでTorをインストールできます。インストール後、Torがバックグラウンドで実行されていることを確認してください。

[!TIP] お好みのLLMのAPIキーは、.envファイルを作成するか(リポジトリ内のサンプルenvファイルを参照)、PATHに環境変数を設定することで提供できます。

Ollamaの場合、Docker方式で実行する場合は環境変数にOLLAMA_BASE_URLとしてhttp://host.docker.internal:11434を、その他の方式ではhttp://127.0.0.1:11434を指定してください。OSによってはOllamaを0.0.0.0で提供する必要がある場合があります。ターミナルでOLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve &を実行することで可能です。

その他のOpenAI互換プロバイダー(LM Studio、llama.cpp、Groqなど)の場合は、サイドバーの🔌 カスタムAPIプロバイダーの展開セクションを使用してください — .envの変更は不要です。ベースURL、任意のAPIキー、およびプロバイダーが自動検出用の/v1/modelsを公開していない場合は任意でモデル名を入力してください。

Docker [推奨]

  • 最新のRobin Dockerイメージをプルします
root@kitploit:~
docker pull apurvsg/robin:latest
  • Dockerイメージを次のように実行します:
root@kitploit:~
docker run --rm \
   -v "$(pwd)/.env:/app/.env" \
   --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
   -p 8501:8501 \
   apurvsg/robin:latest

[!TIP] Docker再起動後も保存した調査を保持するには、ローカルディレクトリをマウントします:

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

調査は作業ディレクトリのinvestigations/フォルダに保存され、サイドバーの過去の調査パネルから読み込むことができます。

  • ブラウザを開いてhttp://localhost:8501にアクセスします

Pythonを使用する場合(開発版)

  • Python 3.10+とTorがインストールされている状態で、以下を実行します:
root@kitploit:~
pip install -r requirements.txt
streamlit run ui.py
  • ブラウザを開いてhttp://localhost:8501にアクセスします

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します!大きな機能アップデートがある場合は、プルリクエストを送信してください。

  • リポジトリをフォークします
  • フィーチャーブランチを作成します(git checkout -b feature/amazing-feature)
  • 変更をコミットします(git commit -m 'Add some amazing feature')
  • ブランチにプッシュします(git push origin feature/amazing-feature)
  • プルリクエストを開きます

以下の状況ではIssueを開いてください:

  • バグや悪いコードを見つけた場合
  • 機能リクエストのアイデアがある場合
  • 使用方法について質問や疑問がある場合
  • 軽微なコード変更がある場合

謝辞

  • Thomas Rocciaと彼のPerplexity of the Dark Webのデモからのアイデア着想。
  • 私のOSINT Tools for the Dark Webリポジトリからのツール着想。
  • OSINT-AssistantリポジトリからのLLMプロンプト着想。
  • 私の友人Tanishq Rupaalによるロゴデザイン。
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