BIRDY-EDWARDS 2.0

潜入して暴露する

ターゲットのプロファイリング、ネットワーク分析、脅威レポートのための自動AI搭載Facebookインテリジェンスツール。Ollamaを介して完全にデバイス上で動作します。AI搭載Facebook SOCMINTプラットフォーム — 100%ローカル、クラウド依存ゼロ。ライト版はこのリポジトリを確認してくださいこちらをクリック

インストール · トラブルシューティング · 免責事項 · 貢献

ドキュメント

両方の調査モードの完全な使用ガイドは、プロジェクトのウェブサイトで入手できます:

こちらをクリック

仕組み

v2.0の新機能

🗽 柔軟性 — 任意のフェーズで調査を停止し、PDFレポートを生成できるようになりました
🎬 リールインテリジェンス — AIがすべてのリールキャプションからコンテキスト要約、トピック、固有表現、ハッシュタグを抽出します
🔗 共同コメンター調整マトリックス — 誰が誰と一緒にコメントしているかのヒートマップ。任意のセルをクリックすると共有投稿が表示されます
👤 HOG + CNNハイブリッド顔検出 — 画像サイズによる自動モデル選択とCNN→HOGフォールバック。顔検出はテキスト投稿のスクリーンショットでも実行されます
📬 Telegram通知 — 完了時にPDFレポートが設定済みのTelegramチャットへ自動送信されます
📄 完全なPDFスイート — 画像インテリジェンス、リールインテリジェンス、顔ギャラリー、投稿タイムライン、共同コメンターペアセクションを追加。ベンガル語、ヒンディー語、アラビア語、ウルドゥー語が正しくレンダリングされます
⚙️ 調査キュー — 最大5件の調査がキューに入れられ、順次自動実行されます
🔄 リアルタイム進捗ページ — パイプライン中にデータが到着するとライブ統計カウンターが解放されます
📅 日付と時刻の修正 — スクレイピング中に正確なタイムスタンプではなく日付のみを収集する可能性があるため、調査担当者としてこれを正確なタイムスタンプに修正することが可能になりました。

機能

🔍 プロフィール収集 — 投稿、写真、リール、プロフィール情報、コメント、コメンターのプロフィールリンクと名前の自動データ収集（9戦略の日付抽出付き）
🗂️ バッチ調査 — 最大10件の混合投稿URLを送信し、すべてに対して完全なAIパイプラインを実行
🧠 インタラクションインテリジェンス — ベンガル語、ヒンディー語、アラビア語、ウルドゥー語、クキ語を含む140以上の言語での各インタラクションに対するAI感情、スタンス、感情、言語分析
📊 アクタースコアリング — 5段階分類による加重複合スコア。中深度および深深度スキャンで上位14の二次プロフィールをスクレイピング
🌍 国検出 — LLMがプロフィールシグナルから出身国を信頼度%バッジ付きで識別し、コメンターごとのオンデマンド検出も可能
🔬 画像インテリジェンス — シーン、群衆、シンボル、武器、OCR、位置推定のための写真ごとのビジョンLLM
🎬 リール + テキスト投稿インテリジェンス — AIがキャプションと投稿から固有表現、トピック、ナラティブタイプ、脅威インジケーターを抽出
👤 顔インテリジェンス — HOG + CNNハイブリッド検出、128Dエンコーディング、アイデンティティクラスタリング、D3顔ツリー可視化
🕸️ ネットワークグラフ — インタラクティブなD3フォースグラフ、クリック時に共有投稿を表示する共同コメンターヒートマップマトリックス、姓クラスターエッジ
📄 PDFレポート — 画像インテリジェンス、リールインテリジェンス、顔ギャラリー、投稿タイムライン、共同コメンター分析、多言語スクリプトレンダリングを含む完全なインテリジェンスレポート
📬 Telegram配信 — 調査完了時にPDFレポートが設定済みチャットへ自動送信
🤖 ローカルAI — Ollama搭載、gemma4:e2b / e4b / 12bおよびその他のモデル、GPUまたはCPUで動作
🐳 Docker対応 — LinuxおよびWindowsでワンコマンドデプロイ

⚠️ 免責事項

BIRDY-EDWARDSは、認可されたインテリジェンス、法執行、および学術研究目的のみのために厳格に開発されています。

データアクセスの範囲:

このツールは、オペレーターによって認証された有効なFacebookセッションのみを使用して動作します

公開されているプロフィールデータ、投稿、写真、リール、コメントのみにアクセスします

プライベートメッセージ、ロックされたプロフィール、制限されたコンテンツ、またはログインユーザーに表示されないデータにはアクセスしません

ボット、偽アカウント、自動アカウント作成は使用しません — オペレーターが自身の認証済みセッションを提供します

法的責任:

このツールは、データの収集と分析について明示的な法的認可があるプロフィールとコンテンツでのみ使用する必要があります

認可なしの使用は、Facebookの利用規約、適用されるプライバシー法（GDPR、IT法、DPDP法）、および現地の規制に違反する可能性があります

開発者は、誤用、無認可のデータ収集、または不適切な使用によって引き起こされるいかなる損害についても責任を負いません

すべての調査はオペレーターの単独責任です

BIRDY-EDWARDSを使用することにより、あなたの使用が合法的で、認可されており、管轄区域のすべての適用される法律に準拠していることを確認したことになります。

システム要件

コンポーネント	最小	推奨
OS	Ubuntu 24.04 LTS / Windows 10+	Ubuntu 24.04 LTS
RAM	8 GB	16 GB
ストレージ	20 GBの空き容量	40 GBの空き容量
Docker	Docker Desktop / Engine	最新の安定版
Ollama	最新	最新

インストール

前提条件

ステップ1 — Dockerをインストール

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

ステップ2 — Ollamaをインストール

Linux:

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

Windows: https://ollama.com/download からインストーラーをダウンロード

ステップ3 — すべてのインターフェースにバインドしてOllamaを起動

Linux:

OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve

これを永続的にするには:

sudo systemctl edit ollama

以下を追加:

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

sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollama

Windows: Ollamaはデフォルトですべてのインターフェースでリッスンします — 追加設定は不要です。そうでない場合は、

$env:OLLAMA_HOST="0.0.0.0"
ollama serve

クイックスタート

ステップ1 — リポジトリをクローン

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

ステップ2 — 必要なファイルとディレクトリを作成

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

ステップ3 — Dockerイメージをビルド

⚠️ 初回ビルドには15〜25分かかります — dlibがソースからコンパイルされます。以降のビルドは高速です（レイヤーがキャッシュされます）。

docker compose build

ステップ4 — コンテナを起動

docker compose up -d

docker compose logs -f

ステップ5 — Web UIを開く

http://localhost:5000

ステップ6 — セッションクッキーをインポート

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

AIモデルをプル

ホストマシンでモデルをプル:

ollama pull gemma4:e2b

または、Web UIのAIモデルパネルを使用 — モデルを選択して適用してプルをクリック。

RAM	推奨モデル	備考
8 GB	gemma4:e2b	最良のビジョン、140以上の言語
16 GB	gemma4:e4b	より良い推論、140以上の言語
32 GB	gemma4:12b	全モジュールでより高い精度
32 GB+	gemma4:27b	最大の精度

仮想マシンを使用している場合は、VMに割り当てられたRAMに応じてモデルを選択してください。

セッションクッキーのインポート

BIRDY-EDWARDSには有効なFacebookセッションが必要です。Cookie-Editorブラウザ拡張機能を使用してください — すべてのプラットフォームで動作し、Seleniumは不要です。

🔒 運用上のセキュリティ: 個人のFacebookアカウントではなく、調査専用のソックパペットアカウントを使用することを強くお勧めします。これにより、あなたの身元が保護され、プライマリアカウントがフラグ付けされたり制限されたりするのを防ぎます。

Cookie-Editorをインストール → Chrome · Firefox
Facebookで専用の調査アカウントにログイン
facebook.comでCookie-Editorをクリック
エクスポート → JSONとしてエクスポートをクリック
http://localhost:5000/tools/import-cookies に移動して貼り付け

Telegram通知の設定

毎回の調査後にPDFレポートを自動配信します。

@BotFather を介してTelegramボットを作成し、ボットトークンをコピー
チャットIDを取得 — ボットにメッセージを送信してから https://api.telegram.org/bot<TOKEN>/getUpdates にアクセス
Web UIのTelegramパネルに移動
ボットトークンとチャットIDを貼り付けて保存をクリック
テストをクリックして接続を確認

この時点から、完了したすべての調査でPDFレポートが添付された通知が自動的に送信されます。

支援方法

BIRDY-EDWARDSが役立つ、または興味深いと感じた場合、プロジェクトを支援する方法はいくつかあります:

⭐ リポジトリにスターを付ける — 他の人がツールを発見するのに役立ちます
🐛 バグを報告する — 何かが動作しない場合はIssueを開いてください
🔧 貢献する — 開始するには貢献セクションを確認してください
📢 共有する — OSINTコミュニティ、フォーラム、X、または役立つと思われる同僚に投稿してください
💬 フィードバックを送る — 新機能や改善の提案は常に歓迎します

大小を問わず、すべての貢献はOSINTおよび脅威インテリジェンスコミュニティのためのより良いツールの構築に役立ちます。

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