Robin: Ferramenta de OSINT na Dark Web com IA

Robin é uma ferramenta com tecnologia de IA para conduzir investigações de OSINT na dark web. Ela utiliza LLMs para refinar consultas, filtrar resultados de pesquisa de mecanismos de busca da dark web e fornecer um resumo da investigação.

Instalação • Contribuição • Agradecimentos

Demo

Arquitetura

Workflow

Recursos

⚙️ Arquitetura Modular – Separação limpa entre fluxos de trabalho de busca, raspagem e LLM.
🤖 Suporte a Múltiplos Modelos – Alterne facilmente entre OpenAI, Claude, Gemini, Ollama ou qualquer API compatível com OpenAI (LM Studio, llama.cpp, Groq, etc.).
🌐 Interface Web – Interface baseada em Streamlit para investigações interativas.
💬 Perguntas de Acompanhamento Conversacionais – Faça perguntas de acompanhamento fundamentadas sobre uma investigação sem reexecutar a busca — respondidas a partir dos dados da própria investigação.
🔀 Pivôs com Um Clique – Consultas de acompanhamento sugeridas a partir dos resultados; clique em uma para iniciar uma nova investigação.
🐳 Pronto para Docker – Implantação Docker recomendada para uso limpo e isolado.
📝 Relatórios Personalizados – Salve a saída da investigação em arquivo para relatórios ou análises adicionais.
🧩 Extensível – Fácil de integrar novos mecanismos de busca, modelos ou formatos de saída.

⚠️ Aviso Legal

Esta ferramenta destina-se apenas a fins educacionais e investigativos legais. Acessar ou interagir com determinados conteúdos da dark web pode ser ilegal dependendo da sua jurisdição. O autor não é responsável por qualquer uso indevido desta ferramenta ou dos dados coletados com ela.

Use com responsabilidade e por sua conta e risco. Certifique-se de cumprir todas as leis relevantes e políticas institucionais antes de conduzir investigações de OSINT.

Além disso, Robin utiliza APIs de terceiros (incluindo LLMs). Tenha cuidado ao enviar consultas potencialmente sensíveis e revise os termos de serviço de qualquer provedor de API ou modelo que você utilizar.

Instalação

[!NOTE] A ferramenta precisa do Tor para realizar as buscas. Você pode instalar o Tor usando apt install tor no Linux/Windows(WSL) ou brew install tor no Mac. Após a instalação, confirme se o Tor está rodando em segundo plano.

[!TIP] Você pode fornecer a chave de API do LLM de sua escolha criando um arquivo .env (consulte o arquivo de exemplo .env no repositório) ou definindo variáveis de ambiente no PATH.

Para Ollama, forneça http://host.docker.internal:11434 como OLLAMA_BASE_URL no seu ambiente se estiver usando o método Docker ou http://127.0.0.1:11434 para outros métodos. Você pode precisar servir o Ollama em 0.0.0.0 dependendo do seu sistema operacional. Você pode fazer isso executando OLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve & no seu terminal.

Para qualquer outro provedor compatível com OpenAI (LM Studio, llama.cpp, Groq, etc.), use o expansor 🔌 Provedor de API Personalizado na barra lateral — sem necessidade de alterações no .env. Insira a URL base, uma chave de API opcional e, opcionalmente, um nome de modelo se o provedor não expuser /v1/models para descoberta automática.

Docker [Recomendado]

Baixe a imagem Docker mais recente do Robin

docker pull apurvsg/robin:latest

Execute a imagem Docker como:

docker run --rm \
   -v "$(pwd)/.env:/app/.env" \
   --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
   -p 8501:8501 \
   apurvsg/robin:latest

[!TIP] Para persistir investigações salvas entre reinicializações do Docker, monte um diretório local:
docker run --rm \
   -v "$(pwd)/.env:/app/.env" \
   -v "$(pwd)/investigations:/app/investigations" \
   --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
   -p 8501:8501 \
   apurvsg/robin:latest
As investigações são salvas na pasta investigations/ no seu diretório de trabalho e podem ser carregadas no painel Investigações Passadas na barra lateral.

Abra seu navegador e acesse http://localhost:8501

Usando Python (Versão de Desenvolvimento)

Com Python 3.10+ e Tor instalados, execute o seguinte:

pip install -r requirements.txt
streamlit run ui.py

Abra seu navegador e acesse http://localhost:8501

Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para enviar um Pull Request se tiver grandes atualizações de recursos.

Faça um fork do repositório
Crie sua branch de recurso (git checkout -b feature/amazing-feature)
Faça commit das suas alterações (git commit -m 'Add some amazing feature')
Envie para a branch (git push origin feature/amazing-feature)
Abra um Pull Request

Abra uma Issue para qualquer uma destas situações:

Se você encontrar um bug ou código ruim
Se tiver uma ideia de solicitação de recurso
Se tiver perguntas ou dúvidas sobre o uso
Se tiver pequenas alterações de código

Agradecimentos

Inspiração da ideia de Thomas Roccia e sua demonstração do Perplexity of the Dark Web.
Inspiração de ferramentas do meu repositório OSINT Tools for the Dark Web.
Inspiração de prompts de LLM do repositório OSINT-Assistant.
Design do logotipo pelo meu amigo Tanishq Rupaal

robin

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