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

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.

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.

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

Telegram 알림 구성

모든 조사 후 PDF 보고서를 자동으로 받아보세요.

1. @BotFather를 통해 Telegram 봇을 만들고 봇 토큰을 복사
2. 채팅 ID 가져오기 — 봇에 메시지를 보낸 후 https://api.telegram.org/bot<TOKEN>/getUpdates 방문
3. 웹 UI의 Telegram 패널로 이동
4. 봇 토큰과 채팅 ID를 붙여넣고 저장 클릭
5. 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.

문제 해결

Docker에서 Ollama에 연결할 수 없음

docker exec -it birdy-edwards curl http://host.docker.internal:11434/api/tags

실패하면 OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve로 Ollama를 다시 시작하세요.

DB 오류: 해당 테이블 없음 또는 기타 DB 관련 오류
새 조사를 시작하세요 — 스키마는 첫 사용 시 자동으로 생성됩니다. 분석 중에 프로세스를 중지한 경우 해당 조사를 삭제하고 새로 시작하세요.

쿠키 만료
http://localhost:5000/tools/import-cookies로 이동하여 새 쿠키를 다시 가져오세요.

포트 5000 이미 사용 중
docker-compose.yml에서 변경: "5001:5000" 그런 다음 http://localhost:5001에서 접근

빌드 중 메모리 부족
설정 → 리소스 → 메모리를 통해 Docker Desktop 메모리를 8 GB 이상으로 늘리세요.

지도가 로드되지 않음
Leaflet + ArcGIS 타일은 호스트 머신의 인터넷 접속이 필요합니다. 완전히 에어갭(air-gapped) 환경에서 실행하는 경우 지도 컨테이너가 비어 보입니다 — 다른 모든 기능은 정상 작동합니다.

Telegram이 전송되지 않음
봇에 /start 메시지를 보내 봇이 시작되었는지 확인하세요. getUpdates URL을 사용하여 채팅 ID가 올바른지 확인하세요. 네트워크에서 포트 443이 차단되지 않았는지 확인하세요.

기여

기여는 환영합니다. 프로젝트를 깔끔하고 일관되게 유지하려면 다음 지침을 따르세요.

버그 신고

• 버그, 재현 단계 및 환경(OS, RAM, Docker 버전)을 설명하는 Issue를 여세요
• docker compose logs에서 관련 로그를 첨부하세요

기능 요청

• 기능과 사용 사례에 대한 명확한 설명과 함께 Issue를 여세요
• 대규모 변경 사항에 대한 Pull Request를 열기 전에 논의하세요

Pull Request 제출

• 저장소를 포크하세요
• 기능 브랜치 생성: git checkout -b feature/your-feature-name
• 변경 사항 커밋: git commit -m "Add: short description"
• 브랜치에 푸시: git push origin feature/your-feature-name
• main에 대한 Pull Request를 여세요

코드 지침

• 기존 코드 스타일을 따르세요 — Python 3.12, Flask 규칙
• 제출 전에 Docker를 통해 변경 사항을 로컬에서 테스트하세요
• fb_cookies.pkl, 데이터베이스 또는 스크래핑된 데이터를 커밋하지 마세요
• 스크래퍼 변경을 최소화하세요 — Facebook DOM은 자주 변경됩니다

환영하는 것

• 버그 수정 및 안정성 개선
• 새로운 Ollama 모델 지원
• UI 개선
• 문서 개선
• OCR 및 댓글 분석을 위한 추가 언어 지원

수락하지 않는 것

• 플랫폼 보안 제어를 우회하는 기능
• 클라우드 의존성을 도입하는 변경 사항
• 조사 데이터를 외부에 저장하거나 전송하는 코드

감사의 말

• Sherlock에서 영감을 받음
• OSINT 및 위협 인텔리전스 연구 커뮤니티에서 영감을 받음
• SeleniumBase — 감지되지 않는 Chrome 자동화
• Ollama — 로컬 LLM 추론 엔진
• face_recognition — 얼굴 감지 및 인코딩 라이브러리
• Leaflet — 대화형 지도 라이브러리
• ArcGIS — 올바른 헌법적 경계가 있는 지도 타일
• pyvis — 대화형 네트워크 그래프 시각화
• reportlab — PDF 생성
• pytesseract — OCR 엔진 래퍼
• D3.js — 데이터 시각화 및 대화형 그래프