BIRDY-EDWARDS 2.0

침투 및 노출

Facebook 대상 프로파일링, 네트워크 분석 및 위협 보고를 위한 자동화된 AI 기반 Facebook 인텔리전스 도구. Ollama를 통해 전적으로 온디바이스에서 실행됩니다. AI 기반 Facebook SOCMINT 플랫폼 — 100% 로컬, 클라우드 의존성 제로. 라이트 버전은 이 저장소를 확인하세요 여기를 클릭

설치 · 문제 해결 · 면책 조항 · 기여

문서

두 조사 모드에 대한 전체 사용 가이드는 프로젝트 웹사이트에서 확인할 수 있습니다:

여기를 클릭

작동 방식

v2.0의 새로운 기능

🗽 유연성 — 이제 모든 단계에서 조사를 중단하고 PDF 보고서를 생성할 수 있습니다
🎬 릴 인텔리전스 — AI가 모든 릴 캡션에서 컨텍스트 요약, 주제, 명명된 엔터티 및 해시태그를 추출합니다
🔗 공동 댓글러 조정 매트릭스 — 누가 누구와 함께 댓글을 다는지 보여주는 히트맵. 셀을 클릭하면 공유 게시물을 볼 수 있습니다
👤 HOG + CNN 하이브리드 얼굴 감지 — CNN→HOG 폴백과 함께 이미지 크기에 따른 자동 모델 선택. 얼굴 감지는 이제 텍스트 게시물 스크린샷에서도 실행됩니다
📬 Telegram 알림 — 완료 시 PDF 보고서가 구성된 Telegram 채팅으로 자동 전송됩니다
📄 전체 PDF 제품군 — 이미지 인텔리전스, 릴 인텔리전스, 얼굴 갤러리, 게시물 타임라인, 공동 댓글러 쌍 섹션 추가. 벵골어, 힌디어, 아랍어, 우르두어가 올바르게 렌더링됩니다
⚙️ 조사 대기열 — 최대 5개의 조사가 대기열에 추가되어 순차적으로 자동 실행됩니다
🔄 실시간 진행 페이지 — 파이프라인 중 데이터가 도착하면 실시간 통계 카운터가 잠금 해제됩니다
📅 날짜 및 시간 수정 — 스크래핑 중에 정확한 타임스탬프가 아닌 날짜만 수집할 수 있습니다. 따라서 조사자로서 이를 정확한 타임스탬프로 수정하려는 경우 이제 가능합니다

기능

🔍 프로필 수집 — 9가지 전략 날짜 추출을 통한 게시물, 사진, 릴, 소개 데이터, 댓글, 댓글러 프로필 링크 및 이름의 자동 데이터 수집
🗂️ 배치 조사 — 최대 10개의 혼합 게시물 URL을 제출하고 모든 게시물에 대해 전체 AI 파이프라인 실행
🧠 상호작용 인텔리전스 — 벵골어, 힌디어, 아랍어, 우르두어, 쿠키어를 포함한 140개 이상의 언어로 상호작용별 AI 감정, 입장, 감정 및 언어 분석
📊 행위자 점수 — 5단계 분류를 통한 가중 복합 점수. 중간 및 심층 스캔에서 상위 14개 보조 프로필 스크래핑
🌍 국가 감지 — LLM이 신뢰도 % 배지와 주문형 댓글러별 감지를 통해 프로필 신호에서 출신 국가를 식별
🔬 이미지 인텔리전스 — 장면, 군중, 상징, 무기, OCR 및 위치 추정을 위한 사진별 Vision LLM
🎬 릴 + 텍스트 게시물 인텔리전스 — AI가 캡션과 게시물에서 엔터티, 주제, 내러티브 유형 및 위협 지표를 추출
👤 얼굴 인텔리전스 — HOG + CNN 하이브리드 감지, 128D 인코딩, 신원 클러스터링, D3 얼굴 트리 시각화
🕸️ 네트워크 그래프 — 대화형 D3 포스 그래프, 클릭 시 공유 게시물이 있는 공동 댓글러 히트맵 매트릭스, 성씨 클러스터 엣지
📄 PDF 보고서 — 이미지 인텔리전스, 릴 인텔리전스, 얼굴 갤러리, 게시물 타임라인, 공동 댓글러 분석 및 다국어 스크립트 렌더링이 포함된 전체 인텔리전스 보고서
📬 Telegram 전송 — 조사 완료 시 PDF 보고서가 구성된 채팅으로 자동 전송
🤖 로컬 AI — Ollama 기반, gemma4:e2b / e4b / 12b 및 기타 모델, GPU 또는 CPU에서 실행
🐳 Docker 지원 — Linux 및 Windows에서 원클릭 배포

⚠️ 면책 조항

BIRDY-EDWARDS는 승인된 인텔리전스, 법 집행 및 학술 연구 목적으로만 엄격하게 개발되었습니다.

데이터 접근 범위:

이 도구는 운영자가 인증한 유효한 Facebook 세션을 통해서만 작동합니다

공개적으로 표시되는 프로필 데이터, 게시물, 사진, 릴 및 댓글에만 접근합니다

개인 메시지, 잠긴 프로필, 제한된 콘텐츠 또는 로그인한 사용자에게 표시되지 않는 데이터에는 접근하지 않습니다

봇, 가짜 계정 또는 자동 계정 생성을 사용하지 않습니다 — 운영자가 자체 인증 세션을 제공합니다

법적 책임:

이 도구는 데이터 수집 및 분석에 대한 명시적 법적 승인이 있는 프로필 및 콘텐츠에만 사용해야 합니다

승인 없이 사용하면 Facebook 서비스 약관, 적용 가능한 개인정보 보호법(GDPR, IT Act, DPDP Act) 및 현지 규정을 위반할 수 있습니다

개발자는 오용, 무단 데이터 수집 또는 부적절한 사용으로 인한 피해에 대해 책임을 지지 않습니다

모든 조사는 운영자의 단독 책임입니다

BIRDY-EDWARDS를 사용함으로써 귀하는 귀하의 사용이 합법적이고 승인되었으며 관할권의 모든 적용 가능한 법률을 준수함을 확인합니다.

시스템 요구 사항

구성 요소	최소	권장
OS	Ubuntu 24.04 LTS / Windows 10+	Ubuntu 24.04 LTS
RAM	8 GB	16 GB
저장 공간	20 GB 여유	40 GB 여유
Docker	Docker Desktop / Engine	최신 안정 버전
Ollama	최신	최신

설치

사전 요구 사항

1단계 — Docker 설치

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

2단계 — Ollama 설치

Linux:

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

Windows: https://ollama.com/download 에서 설치 프로그램 다운로드

3단계 — 모든 인터페이스에 바인딩된 Ollama 시작

Linux:

OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve

영구적으로 설정하려면:

sudo systemctl edit ollama

추가:

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

sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollama

Windows: Ollama는 기본적으로 모든 인터페이스에서 수신 대기합니다 — 추가 구성이 필요 없습니다. 그렇지 않은 경우,

$env:OLLAMA_HOST="0.0.0.0"
ollama serve

빠른 시작

1단계 — 저장소 복제

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

2단계 — 필요한 파일 및 디렉터리 생성

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

3단계 — Docker 이미지 빌드

⚠️ 첫 빌드는 15–25분이 소요됩니다 — dlib가 소스에서 컴파일됩니다. 이후 빌드는 빠릅니다(레이어 캐시됨).

docker compose build

4단계 — 컨테이너 시작

docker compose up -d

docker compose logs -f

5단계 — 웹 UI 열기

http://localhost:5000

6단계 — 세션 쿠키 가져오기

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

AI 모델 가져오기

호스트 머신에서 모델을 가져옵니다:

ollama pull gemma4:e2b

또는 웹 UI의 AI 모델 패널을 사용하세요 — 모델을 선택하고 적용 및 가져오기를 클릭합니다.

RAM	권장 모델	참고
8 GB	gemma4:e2b	최상의 비전, 140개 이상 언어
16 GB	gemma4:e4b	더 나은 추론, 140개 이상 언어
32 GB	gemma4:12b	모든 모듈에서 더 높은 정확도
32 GB+	gemma4:27b	최대 정확도

가상 머신을 사용하는 경우 VM에 할당된 RAM에 따라 모델을 선택하세요.

세션 쿠키 가져오기

BIRDY-EDWARDS는 유효한 Facebook 세션이 필요합니다. Cookie-Editor 브라우저 확장 프로그램을 사용하세요 — 모든 플랫폼에서 작동하며 Selenium이 필요 없습니다.

🔒 작전 보안: 개인 Facebook 계정보다는 조사 전용 가짜 계정(sock puppet account) 을 사용하는 것이 강력히 권장됩니다. 이는 신원을 보호하고 기본 계정이 플래그되거나 제한되는 것을 방지합니다.

Cookie-Editor 설치 → Chrome · Firefox
Facebook에서 전용 조사 계정에 로그인
facebook.com에서 Cookie-Editor 클릭
내보내기 → JSON으로 내보내기 클릭
http://localhost:5000/tools/import-cookies로 이동하여 붙여넣기

Telegram 알림 구성

모든 조사 후 PDF 보고서를 자동으로 받아보세요.

@BotFather를 통해 Telegram 봇을 만들고 봇 토큰을 복사
채팅 ID 가져오기 — 봇에 메시지를 보낸 후 https://api.telegram.org/bot<TOKEN>/getUpdates 방문
웹 UI의 Telegram 패널로 이동
봇 토큰과 채팅 ID를 붙여넣고 저장 클릭
테스트를 클릭하여 연결 확인

이 시점부터 완료된 모든 조사는 PDF 보고서가 첨부된 알림을 자동으로 전송합니다.

도움을 주는 방법

BIRDY-EDWARDS가 유용하거나 흥미롭다고 생각된다면, 프로젝트를 지원할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다:

⭐ 저장소에 별표 표시 — 다른 사람들이 도구를 발견하는 데 도움이 됩니다
🐛 버그 신고 — 문제가 발생하면 Issue를 열어주세요
🔧 기여 — 시작하려면 기여 섹션을 확인하세요
📢 공유 — OSINT 커뮤니티, 포럼, X 또는 유용하게 사용할 동료에게 게시하세요
💬 피드백 제공 — 새로운 기능이나 개선 사항에 대한 제안은 언제나 환영합니다

크든 작든 모든 기여는 OSINT 및 위협 인텔리전스 커뮤니티를 위한 더 나은 도구를 만드는 데 도움이 됩니다.

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