BIRDY-EDWARDS 2.0

渗透与曝光

自动化AI驱动的Facebook情报工具，用于目标画像、网络分析与威胁报告。完全通过Ollama在设备本地运行。AI驱动的Facebook SOCMINT平台——100%本地化，零云端依赖。精简版请查看此仓库 点击这里

安装 · 故障排除 · 免责声明 · 贡献

文档

两种调查模式的完整使用指南可在项目网站上获取：

• 点击这里

工作原理

v2.0 新增功能

• 🗽 灵活性 — 现在您可以在任何阶段停止调查并生成PDF报告
• 🎬 Reel情报 — AI从每条reel标题中提取上下文摘要、主题、命名实体和话题标签
• 🔗 共同评论者协调矩阵 — 谁与谁一起评论的热力图。点击任意单元格查看共同帖子
• 👤 HOG + CNN混合人脸检测 — 根据图像大小自动选择模型，支持CNN→HOG回退。人脸检测现在也适用于文本帖子截图
• 📬 Telegram通知 — PDF报告在完成时自动发送到您配置的Telegram聊天
• 📄 完整PDF套件 — 新增图像情报、reel情报、人脸图库、帖子时间线、共同评论者对等板块。孟加拉语、印地语、阿拉伯语、乌尔都语正确渲染
• ⚙️ 调查队列 — 最多5个调查排队并按顺序自动执行
• 🔄 实时进度页面 — 实时统计计数器在流水线处理过程中随数据到达而解锁
• 📅 日期和时间修改 — 在抓取过程中，我们可能只收集到日期而非精确时间戳，因此作为调查人员，您现在可以将其修改为精确时间戳。

功能特性

• 🔍 个人资料收集 — 自动收集帖子、照片、reels、关于数据、评论、评论者资料链接和姓名，支持9种策略的日期提取
• 🗂️ 批量调查 — 提交最多10个混合帖子URL，并对所有帖子运行完整AI流水线
• 🧠 互动情报 — 对每次互动进行AI情感、立场、情绪和语言分析，支持140多种语言，包括孟加拉语、印地语、阿拉伯语、乌尔都语、库基语
• 📊 行为者评分 — 加权综合评分，5级分类。中度和深度扫描中抓取前14个次要资料
• 🌍 国家检测 — LLM根据个人资料信号识别来源国，带置信度%徽章，支持按需对每个评论者进行检测
• 🔬 图像情报 — 视觉LLM对每张照片进行场景、人群、符号、武器、OCR和位置估计分析
• 🎬 Reel + 文本帖子情报 — AI从标题和帖子中提取实体、主题、叙事类型和威胁指标
• 👤 人脸情报 — HOG + CNN混合检测、128维编码、身份聚类、D3人脸树可视化
• 🕸️ 网络图 — 交互式D3力导向图、共同评论者热力图矩阵（点击查看共享帖子）、姓氏聚类边
• 📄 PDF报告 — 完整情报报告，包含图像情报、reel情报、人脸图库、帖子时间线、共同评论者分析和多语言脚本渲染
• 📬 Telegram投递 — 调查完成时PDF报告自动发送到配置的聊天
• 🤖 本地AI — 由Ollama驱动，支持gemma4:e2b / e4b / 12b及其他模型，可在GPU或CPU上运行
• 🐳 Docker就绪 — 在Linux和Windows上一键部署

⚠️ 免责声明

BIRDY-EDWARDS严格为授权情报、执法和学术研究目的而开发。

数据访问范围：

• 本工具仅使用操作员认证的有效Facebook会话运行
• 仅访问公开可见的个人资料数据、帖子、照片、reels和评论
• 不访问私信、锁定资料、受限内容或登录用户不可见的任何数据
• 不使用机器人、虚假账户或自动化账户创建——操作员提供自己的认证会话

法律责任：

• 本工具仅可用于您拥有明确法律授权收集和分析数据的资料和内容
• 未经授权的使用可能违反Facebook服务条款、适用的隐私法律（GDPR、IT法案、DPDP法案）和当地法规
• 开发者对滥用、未经授权的数据收集或因不当使用造成的任何损害不承担任何责任
• 所有调查均由操作员全权负责

使用BIRDY-EDWARDS即表示您确认您的使用是合法、经授权的，并符合您所在司法管辖区的所有适用法律。

系统要求

安装

前置条件

步骤 1 — 安装Docker

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

步骤 2 — 安装Ollama

• Linux：

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

• Windows： 从 https://ollama.com/download 下载安装程序

步骤 3 — 启动Ollama并绑定到所有接口

• Linux：

OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve

如需永久生效：

sudo systemctl edit ollama

添加：

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

sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollama

• Windows： Ollama默认监听所有接口——无需额外配置。如果没有，则：

$env:OLLAMA_HOST="0.0.0.0"
ollama serve

快速开始

步骤 1 — 克隆仓库

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

步骤 2 — 创建所需文件和目录

• 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

步骤 3 — 构建Docker镜像

⚠️ 首次构建需要15–25分钟——dlib从源代码编译。后续构建很快（层已缓存）。

docker compose build

步骤 4 — 启动容器

docker compose up -d

docker compose logs -f

步骤 5 — 打开Web界面

http://localhost:5000

步骤 6 — 导入会话Cookie

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

拉取AI模型

在您的主机上拉取模型：

ollama pull gemma4:e2b

或使用Web界面中的AI模型面板——选择模型并点击应用并拉取。

如果您使用虚拟机，请根据VM分配的内存选择模型。

导入会话Cookie

BIRDY-EDWARDS需要有效的Facebook会话。使用Cookie-Editor浏览器扩展——适用于所有平台，无需Selenium。

🔒 操作安全： 强烈建议使用专用的马甲账户进行调查，而非您的个人Facebook账户。这可以保护您的身份，并防止您的主账户被标记或限制。

1. 安装Cookie-Editor → Chrome · Firefox
2. 在Facebook上登录您的专用调查账户
3. 在facebook.com上点击Cookie-Editor
4. 点击导出 → 导出为JSON
5. 前往 http://localhost:5000/tools/import-cookies 并粘贴

配置Telegram通知

每次调查后自动获取您的PDF报告。

1. 通过 @BotFather 创建Telegram机器人并复制机器人令牌
2. 获取您的聊天ID——向您的机器人发送消息，然后访问 https://api.telegram.org/bot<TOKEN>/getUpdates
3. 前往Web界面中的Telegram面板
4. 粘贴您的机器人令牌和聊天ID并点击保存
5. 点击测试验证连接

从此以后，每次完成的调查都会自动发送通知并附带PDF报告。

您如何提供帮助

如果您觉得BIRDY-EDWARDS有用或有趣，以下是支持该项目的几种方式：

• ⭐ 给仓库加星 — 帮助其他人发现该工具
• 🐛 报告Bug — 如果某些功能无法正常工作，请提交Issue
• 🔧 贡献代码 — 查看贡献部分开始
• 📢 分享 — 在OSINT社区、论坛、X或可能觉得有用的同事中分享
• 💬 提供反馈 — 始终欢迎新功能或改进建议

每一份贡献，无论大小，都有助于为OSINT和威胁情报社区构建更好的工具。

故障排除

Docker无法访问Ollama

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

如果失败，请使用 OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve 重启Ollama

数据库错误：无此表或其他数据库相关错误
开始新的调查——架构在首次使用时自动创建。如果在分析过程中停止进程，请删除该调查并开始新的调查。

Cookie过期
前往 http://localhost:5000/tools/import-cookies 并重新导入新Cookie。

端口5000已被占用
在 docker-compose.yml 中更改："5001:5000"，然后通过 http://localhost:5001 访问

构建期间内存不足
通过 设置 → 资源 → 内存 将Docker Desktop内存增加到8 GB以上

地图无法加载
Leaflet + ArcGIS瓦片需要主机上的互联网访问。如果完全离线运行，地图容器将显示为空白——所有其他功能正常工作。

Telegram无法发送
确认您的机器人已通过向其发送 /start 消息启动。使用getUpdates URL验证聊天ID是否正确。检查您的网络上443端口是否被阻止。

贡献

欢迎贡献。请遵循以下指南以保持项目的整洁和一致性。

报告Bug

• 提交Issue，描述Bug、复现步骤和您的环境（操作系统、内存、Docker版本）
• 附上 docker compose logs 中的相关日志

功能请求

• 提交Issue，清晰描述功能和用例
• 对于大型更改，在提交Pull Request之前先进行讨论

提交Pull Request

• Fork仓库
• 创建功能分支：git checkout -b feature/your-feature-name
• 提交更改：git commit -m "Add: short description"
• 推送到您的分支：git push origin feature/your-feature-name
• 针对 main 分支提交Pull Request

代码指南

• 遵循现有代码风格——Python 3.12、Flask约定
• 提交前通过Docker在本地测试您的更改
• 不要提交 fb_cookies.pkl、数据库或任何抓取的数据
• 保持抓取器更改最小化——Facebook DOM频繁变化

我们欢迎的内容

• Bug修复和稳定性改进
• 新的Ollama模型支持
• UI改进
• 文档改进
• OCR和评论分析的额外语言支持

我们不接受的内容

• 绕过平台安全控制的功能
• 引入云端依赖的更改
• 在外部存储或传输调查数据的代码

致谢

• 灵感来自 Sherlock
• 灵感来自OSINT和威胁情报研究社区
• SeleniumBase — 无检测Chrome自动化
• Ollama — 本地LLM推理引擎
• face_recognition — 人脸检测和编码库
• Leaflet — 交互式地图库
• ArcGIS — 具有正确宪法边界的地图瓦片
• pyvis — 交互式网络图可视化
• reportlab — PDF生成
• pytesseract — OCR引擎封装
• D3.js — 数据可视化和交互式图表