Shadow Fleet Tracker Light

バルト海の影の艦隊（Shadow Fleet）を、リアルタイムAISデータで監視します。ウクライナGUR（国防省情報総局）の戦争・制裁カタログに掲載された1200隻以上の船舶を、AISStream WebSocketフィードと照合し、自己更新地図上に位置をプロット。海底ケーブルへの接近を警告し、ロシア↔西側のトランシップメント（積替え）パターンを検出します。

無料・オープンソース、ローカルで動作します。クラウド不要、無料のAISStream APIキー以外にサブスクリプションは不要です。

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Shadow Fleet Tracker Light は Former Lab チームによって構築・維持されています — 主権的コンピューティング、古いハードウェア上でオープンでプライバシー第一のツールを、VCの支援なしで構築しています。

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クイックスタート

git clone https://github.com/FormerLab/shadow-fleet-tracker-light.git
cd shadow-fleet-tracker-light
pip install -r requirements.txt
export AISSTREAM_API_KEY=your_key_here   # aisstream.ioで無料取得
python shadow_tracker.py &
uvicorn webserver:app --host 0.0.0.0 --port 8000

http://localhost:8000 を開きます — 地図は /map です。

Windowsユーザー: セットアップセクションでPowerShell/cmdの環境変数構文を参照してください。

Linux / macOSユーザーは start.sh を使用できます。Windowsユーザーは start.bat または start.ps1 を使用します — どちらもトラッカーとダッシュボードを別々のウィンドウで起動し、ブラウザを自動で開きます。

機能

• AISStream WebSocketに接続し、バルト海のバウンディングボックスを購読
• ウクライナGURカタログ（Vessels1.db）から取得した1200隻以上の船舶MMSIのウォッチリストとストリームを照合
• ライブ位置と航跡をFolium/Leaflet地図にプロット、3分ごとに更新
• 船舶がケーブルセグメント（filtered_cables.kml から）から10km以内に接近した場合に警告
• 滞留検出 — 20分以上、一定エリア内で低速または停泊している船舶を検出
• トランシップメントパターン検出 — 21日以内にロシアの港と西側のハブ（またはその逆）に寄港した船舶を検出
• 全位置データをSQLiteに記録（オフライン分析用）
• ウォームリスタート — 起動時には位置ログから最終既知位置を即座に地図に表示、白紙待機なし
• FastAPIダッシュボードを提供：ログ表示、船舶分析、GPXエクスポート、トランシップメントレビュー、対話型航路再生

地図

ダークCartoDBベースマップに海底ケーブルルートを緑色で重ね表示。船舶マーカーは3分ごとに更新され、次の更新までのライブカウントダウン表示 — ページは自動リロードされます。ポップアップではMMSI、IMO、船籍国、速度、針路、目的地、MarineTraffic・VesselFinder・War&Sanctionsへのディープリンクを表示。OpenSanctions APIキーが設定されている場合は制裁ステータスも表示。

Vessels1.db に既知の船名がある場合、AIS静的情報メッセージを待たずに最初の出現時に即座に表示されます。

起動時、地図は過去24時間分の位置ログから事前投入されます。現在のセッションでまだ見られていない船舶は灰色のマーカーと「最終確認 X時間前」のラベルで表示 — 新しいpingが届くとライブカラーに遷移します。

ファイル

shadow_tracker.py          メインプロセス — WSコンシューマー、地図レンダラー、DB書き込み
loitering_module.py        滞留検出と地図注釈
transshipment_module.py    寄港検出とロシア↔西側トランシップメントフラグ付け
webserver.py               FastAPIダッシュボード
gur_scrape.py              ワンショットスクレイパー — IMO→GUR-IDマッピングと完全船舶カタログを構築
check.py                   事前チェック — Pythonバージョン、依存関係、APIキー、ネットワーク
start.sh                   Linux / macOS用ランチャー
start.bat                  Windows用ランチャー（コマンドプロンプト）
start.ps1                  Windows用ランチャー（PowerShell）
requirements.txt           依存関係

Vessels1.db                ウォッチリスト — 1200隻以上の船舶（MMSI + IMO + 既知の船名）
vessel_data_log.db         位置ログ — ランタイム、追記専用
vessel_static.db           AIS静的情報キャッシュ（船名、目的地、船籍履歴）
transshipment.db           寄港ログとトランシップメントイベント
loitering_events.db        滞留イベント
filtered_cables.kml        バルト海海底ケーブル形状データ
cables.kml                 完全なケーブルデータセット（フィルタ前のソース）
gur_mapping.json           IMO→GUR-IDマッピング（gur_scrape.pyで生成、任意）
gur_vessels_full.json      完全なGURカタログ — GUR-ID→{imo, mmsi, name, flag}（gur_scrape.pyで生成）

ウォッチリスト

Vessels1.db は追跡対象船舶の標準リストです。1200以上のエントリがウクライナGUR戦争・制裁カタログから取得されており、ロシアの影の艦隊の一部として特定されたタンカーや貨物船、またはバルト海でのハイブリッド活動に関与した船舶をカバーしています。

リストには、バルト諸国が最近拿捕または阻止した船舶も含まれます：

MMSIは最新のAISデータに基づき補正 — 影の艦隊の船舶は頻繁に船籍を変更します。update_vessels_2026_03.sql ファイルにすべての変更内容と出典が記載されています。

ウォッチリストは意図的にオープンにしています。トラッカーの実行中に Vessels1.db に直接船舶を追加できます — 再起動なしで5分以内に反映されます。

Linux / macOS:

sqlite3 Vessels1.db "INSERT OR IGNORE INTO vessels (mmsi, imo, name) VALUES ('123456789', '9999999', 'VESSEL NAME');"

Windows（sqlite3 CLI不要）:

import sqlite3
conn = sqlite3.connect("Vessels1.db")
conn.execute("INSERT OR IGNORE INTO vessels (mmsi, imo, name) VALUES ('123456789', '9999999', 'VESSEL NAME')")
conn.commit()
conn.close()

データモデル

Vessels1.db — ウォッチリスト

vessels(mmsi TEXT PK, imo TEXT, name TEXT, destination TEXT)

vessel_data_log.db — 位置ログ

vessel_data_log(timestamp, mmsi, name, imo, destination, speed, heading, latitude, longitude, cable_alert)

追記専用。地図レンダリングサイクルごとに書き込まれます。

vessel_static.db — AIS静的情報キャッシュ

vessel_static(mmsi TEXT PK, name TEXT, imo TEXT, destination TEXT, flag TEXT)
flag_history(id, mmsi, flag, timestamp)

ライブの ShipStaticData AISメッセージから取り込まれます。受信後は Vessels1.db の船名より優先されます。flag_history は船籍変更ごとにタイムスタンプとともに記録 — 船籍変更イベントはログに記録され、船舶個別ページに表示されます。

loitering_events.db — 滞留ログ (実行時に作成)

loitering_events(id, mmsi, timestamp, latitude, longitude, near_cable)

transshipment.db — 寄港・トランシップメントログ (実行時に作成)

port_calls(id, mmsi, name, port, port_type, entry_ts, exit_ts, min_speed)
transshipment_events(id, mmsi, name, direction, from_port, from_exit_ts,
                     to_port, to_entry_ts, days_between, detected_ts)

要件

• Python 3.11 以降 — python.org/downloads
• AISStream APIキー — aisstream.ioで無料取得（登録後、ダッシュボードからキーをコピー）
• requirements.txt の依存関係

起動スクリプト

トラッカーを最も簡単に実行する方法。各スクリプトは依存関係のインストール、事前チェックの実行、両方のプロセスの起動を行います。

Linux / macOS:

chmod +x start.sh
export AISSTREAM_API_KEY=your_key_here
./start.sh

Windows（PowerShell）:

$env:AISSTREAM_API_KEY = "your_key_here"
.\start.ps1

Windows（コマンドプロンプト）:

set AISSTREAM_API_KEY=your_key_here
start.bat

3つのスクリプトはすべて最初に check.py を実行します — Pythonバージョン、依存関係、データファイル、APIキー、ネットワーク到達可能性を検証し、不足があれば明確なエラーメッセージを表示します。

事前チェックは単独でもいつでも実行できます:

python check.py

セットアップ（手動）

1. リポジトリのクローンと依存関係のインストール

git clone https://github.com/FormerLab/shadow-fleet-tracker-light.git
cd shadow-fleet-tracker-light
pip install -r requirements.txt

Ubuntu 22.04+ や Debian 12+ では、pipから「externally managed environment」エラーが発生する場合があります。起動スクリプトは仮想環境を作成して自動的に処理します — start.sh を実行するだけです。手動でインストールする場合は、事前にvenvを作成してください：

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate   # Linux/macOS
.venv\Scripts\activate      # Windows
pip install -r requirements.txt

2. AISStream APIキーの設定

Linux / macOS:

export AISSTREAM_API_KEY=your_key_here
export OPENSANCTIONS_API_KEY=your_key_here  # 任意

Windows（コマンドプロンプト）:

set AISSTREAM_API_KEY=your_key_here
set OPENSANCTIONS_API_KEY=your_key_here

Windows（PowerShell）:

$env:AISSTREAM_API_KEY = "your_key_here"
$env:OPENSANCTIONS_API_KEY = "your_key_here"

3. トラッカーとダッシュボードを2つのターミナルで実行

ターミナル1 — AISフィードコンシューマー:

python shadow_tracker.py

ターミナル2 — Webダッシュボード:

uvicorn webserver:app --host 0.0.0.0 --port 8000

4. ダッシュボードを開く

http://localhost:8000

ライブ地図は http://localhost:8000/map にあり、3分ごとに更新されます。初回実行時は、データベース内の位置履歴から即座に地図がレンダリングされます — 白紙待機なし。

APIキー

OPENSANCTIONS_API_KEY がなくてもトラッカーは正常に動作します — 制裁バッジが地図ポップアップに表示されないだけです。

設定

すべての調整可能な定数は shadow_tracker.py の先頭にあります：

環境変数：

OpenSanctionsは非商用利用は無料です — opensanctions.org/api で登録してください。キーがなくてもトラッカーは正常に動作します。制裁フィールドはポップアップに表示されません。

War&Sanctions ディープリンク（任意）

war-sanctions.gur.gov.ua はウクライナGURによる影の艦隊および制裁対象船舶の公開カタログです。各船舶には番号付きページがあり、寄港履歴、地図、制裁詳細が記載されています。

gur_scrape.py はカタログを一度クロールしてローカルの IMO→GUR-ID マッピングを構築します：

python gur_scrape.py

これにより gur_mapping.json が生成されます。トラッカーは起動時にこれを読み込み、利用可能な場合は地図ポップアップに直接ディープリンク（/en/transport/ships/{id}）を表示し、カタログにない船舶はGoogleサイト検索にフォールバックします。

クロールは約1600エントリを1.5秒/リクエスト（約40分）でカバーします。カタログが拡大するにつれて時々再実行してください — --start を使用して特定のIDから再開できます：

python gur_scrape.py --start 1580

単一ページのデバッグ：

python gur_scrape.py --probe 1517

gur_mapping.json はウォッチリストとともに5分ごとに自動再読み込みされます — 再クロール後にトラッカーの再起動は不要です。

loitering_module.py の滞留閾値：

transshipment_module.py のトランシップメント設定：

カバーする港ゾーン：

ダッシュボード

船舶個別ページ

各船舶ページ（/vessel/<mmsi>）には以下が表示されます：

• 航路再生 — 再生・一時停止・リセット・速度調整が可能な対話型Leaflet地図。航跡がポイントごとに構築され、ケーブル警告pingのマーカーは赤色に変わります。
• 概要 — 初回・最終確認時刻、総ping数、ケーブル警告回数、AIS途絶回数、観測された目的地
• AIS通信途絶 — 60分以上のすべての途絶を開始・終了時刻と継続時間で表示
• ケーブル接近 — ケーブル警告がアクティブだったpingの割合
• 静的情報の変動 — 船名変更、船籍変更（日付付き）、目的地履歴。船籍変更は影の艦隊の主要な回避戦術です。
• GPXエクスポート — タイムスタンプ付きの全航跡、任意のGISツールに読み込み可能

トランシップメントページ

位置データから推測される2つのパターンをフラグ付けします：

• RU→WEST — 船舶がロシアの港に寄港した後、21日以内に西側ハブに寄港。欧州サプライチェーンへの貨物マネーロンダリングの可能性。
• WEST→RU — 船舶が西側ハブに寄港した後、21日以内にロシアの港に寄港。制裁対象地域への欧州製品の流出の可能性。

寄港は位置pingから推測されます — 外部APIは不要です。船舶が港ゾーン内で1.5ノット未満で少なくとも2回のpingを記録する必要があります。これはパターンを示すものであり、断定ではありません。

ケーブルデータ

filtered_cables.kml はオープンソースデータセットから派生したもので、概算です — 正確な近接計算には適していません。10kmの警報閾値はこの誤差を考慮しています。改良されたケーブル形状データの提供を歓迎します。

アーキテクチャノート

トラッカーはWebSocketストリーム上で単一の非同期ループを実行します。状態はメモリ内（vessel_info、static_cache）に保持され、各レンダリングサイクルでSQLiteにフラッシュされます。地図は os.replace を使用してアトミックに書き込まれ、部分的なファイルの配信を防ぎます。

起動時、warm_restart() は vessel_data_log.db から過去 WARM_RESTART_HOURS 時間分を読み取り、WebSocket接続前に vessel_info に事前投入します。初回の地図は即座にレンダリングされます。古い位置は視覚的に区別され（灰色のマーカー、薄い航跡）、新しいpingが届くとライブカラーに遷移します。

ウォッチリストと gur_mapping.json は5分ごとにディスクから再読み込みされます — トラッカー実行中に船舶を追加したりGURマッピングを再クロールしたりでき、再起動は不要です。

ウェブサーバーはステートレスで、SQLiteファイルから直接読み取ります — トラッカープロセスとの共有メモリはありません。

ステータス