IG-Detective 🕵️‍♂️📸

作成者: @shredzwho | 💖 このプロジェクトをスポンサー

IG-Detective は、高性能なPythonベースのオープンソースインテリジェンス（OSINT）ツールで、Instagramを対象としています。プレミアムなインタラクティブシェルを提供し、Instagramアカウントの詳細分析、位置情報履歴の抽出、相互作用のマッピング、自動調査レポートの生成を行います。

[!WARNING] 免責事項: このツールは教育および研究目的のみで使用してください。Instagramの利用規約に従い、責任を持って使用してください。作者は誤用によるいかなる責任も負いません。

---

⚡ 機能

🛡️ 回避とステルス（高度）

• TLSフィンガープリント偽装: ヘッドレスPlaywright chromium ブラウザと playwright-stealth を使用して本物の環境を模倣し、CloudflareやCDNのレート制限を完全に回避します。
• 深層回避フォールバック: 認証済みセッションがシャドウバンされた場合（例: HTTP 401/429/400ブロック）、自動的に未認証のヘッドレスブラウザフェッチにカスケードし、クッキーを省略し、ヘッダーを偽装して完全にクリーンな接続をエミュレートします。
• ポアソン・ジッター: リクエスト間に人間らしいランダムな遅延を挿入し、自然なユーザー行動を模倣します。

⚡ パフォーマンスと最適化

• ヘッドレスメモリチューニング: ルートインターセプトにより、重いビジュアルアセット（画像、フォント、スタイルシート）を明示的に削除した、簡素化されたPlaywrightブラウザ設定で、超高速クエリを実現します。
• 非同期データエクスポート: data アーカイブコマンドにThreadPool並列ダウンロードを採用し、プロファイルメディア全体のレプリケーションを大幅に高速化します。

🔍 基本偵察

• ユーザー情報: 包括的なプロフィール詳細（ID、自己紹介、フォロワー、ビジネスステータス）
• フォロワー/フォロー中: 対象のソーシャルネットワークを一覧表示・エクスポート
• 投稿分析: 最近のコンテンツ、いいね、コメントの詳細な内訳

📍 高度なOSINT

• インタラクティブな地理空間マッピング: 投稿からGPS座標を抽出し、Foliumで interactive_map.html を生成。住所付きでクリック可能なピンを表示。
• ソーシャルネットワーク分析（sna）: 相互作用をマッピングし、「インナーサークル」（対象と最も強く結びついた上位10ユーザー）を特定。
• 時間的アクティビティプロファイリング（temporal）: DBSCANクラスタリングを使用して対象の「睡眠ギャップ」を特定し、主要なタイムゾーンを予測。
• ストーリー抽出（stories）: アクティブなストーリーのURLを取得。

🔬 研究駆動型フォレンジックモジュール（最先端）

• アカウント復旧列挙（recovery）: パスワードリセットフローを起動し、管理用メール認証のマスクされた連絡先ヒントを公開。
• 共訪分析（intersect）: 2つの対象間でGPS/時間の交差を相互参照し、物理的な待ち合わせ場所を特定。
• 文体計測（stylometry）: バイグラムと絵文字分布に基づき、複数アカウントをリンクするデジタル「言語署名」を生成。
• エンゲージメント監査（audit）: 時間的ジッターの分散による非正規なボットアクティビティの統計的検出。

📦 調査管理

• ワンクリックエクスポート（data）: 対象のフォロワーリスト、フォロー中リスト、タイムラインメディア（メタデータJSON付き）を自動ダウンロードし、1つのZIPアーカイブにパッケージ化。
• 自動レポート作成: すべてのコマンドが自動的に結果を data/<target>/ にJSONおよびTXTレポートとして保存。
• 自律バッチモード: テキストファイルから複数の対象を順次処理。
• インテリジェントキャッシング: TTLベースのキャッシュによる高速な再クエリ。

---

🚀 インストール

1. リポジトリをクローン

   root@kitploit:~

   git clone https://github.com/shredzwho/IG-Detective.git
   cd IG-Detective
   

2. 仮想環境をセットアップ

   root@kitploit:~

   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Windowsの場合: venv\Scripts\activate
   

3. 依存関係をインストール

   root@kitploit:~

   pip install -r requirements.txt
   

🐳 Dockerで実行（推奨）

IG-DetectiveはDocker内で完全に実行でき、依存関係の問題を回避できます。コンテナはインタラクティブTTY（-it）と、フォレンジックレポートを保存するためのボリュームマウントが必要です。

1. Docker Composeを使用（最も簡単）

   root@kitploit:~

   docker-compose run --rm detective
   

2. 標準Dockerを使用

   root@kitploit:~

   docker build -t ig-detective .
   docker run -it -v $(pwd)/data:/app/data ig-detective
   

---

🛠 使用方法

1. シェルを起動

   root@kitploit:~

   python3 main.py
   # または提供されたラッパーを使用:
   ./run.sh
   

2. 基本コマンド シェル内では、最初にターゲットを設定してから分析モジュールを実行する必要があります。

---

📑 詳細ドキュメント

システムアーキテクチャ、フォレンジック手法、回避ロジックの詳細については、以下を参照してください: 👉 DOCUMENTATION.md

---

📂 プロジェクト構造

• main.py: シェルのメインエントリポイント
• run.sh: 起動ラッパースクリプト
• src/api/: ネットワーク層。Playwrightステルスクライアントと認証マネージャーを含む
• src/core/: 基盤層。データモデルと設定を含む
• src/modules/: ビジネスロジック層。スクレイパーと高度な分析ツールを含む
• src/cli/: プレゼンテーション層。インタラクティブプロンプトとRichフォーマッターを含む
• data/: 自動調査レポート（gitignore対象）

---

🤝 貢献

このプロジェクトをフォークし、プルリクエストを送信してください。大きな変更については、まずIssueを開いて変更内容を議論してください。

📜 ライセンス

[MIT]