Hacking:GSM hack France

Matériel requis

 * RTL-SDR (R820T)

Le Rtl-Sdr est un recepteur TNT. Il s'achète pour 20$ en chine. Lorsque l'on exploite le tuneur de ce recepteur, il est possible de capter les fréquences de 24 à 1766 MHz.

Device proposé pour les tests

 * Samsung Galaxy S

Les pré-requis

Menu caché du SGS

 *#*#197328640#*#*
 *#0011#

Voici les étapes pour intercepter des trames GSM

Dans le cadre de nos tests nous allons intercepter la voix et les sms d'un Samsung Galaxy S 1.

Afin de nous caler sur une fréquence qui peut etre capté par le rtl-sdr nous allons forcer le GSM à utiliser la bande 900. Le GSM 900 utilise la bande 880-915 MHz pour l'envoi de la voix ou des données depuis le mobile et la bande 925-960 MHz pour la réception des informations venant du réseau.

Le téléphone dispose d'un menu secret permettant de forcer l'utilisation d'une bande:

 *#*#197328640#*#*

Puis on accède au menu

 [1] DEBUG SCREEN -> [8] PHONE CONTROL -> [7] NETWORK CONTROL -> [2] BAND SELECTION -> [3] GSM BAND[*] -> Puis on active [3] GSM 900 [*]

Nous pouvons vérifier que nous utilisons bien cette bande avec le menu secret:

 *#0011#

Ok, maintenant le téléphone est sur la bande GSM900. Nous devons maintenant sniffer sur un canal particulier, c'est l'arfcn. En effet, une bande est découpé en canaux. Chacune de ces bandes comprend 175 porteuses (canaux) de 200 kHz chacune ; elles sont, en France réparties entre 4 opérateurs (voir fréquences GSM en France). La modulation utilisée sur ces porteuses est la GMSK, qui permet d'éviter les chevauchements de porteuses.

Pour découvrir sur quel canal se trouve le téléphone, nous pouvons utiliser un autre menu secret:

 [1] DEBUG SCREEN -> [4] NEIGHBOUR CELL

Lors de ce test, le canal ayant le niveau de puissance le plus fort est:

 Arfcn_Num ; 37 , rxlev: 38

 [1] DEBUG SCREEN -> [1] BASIC INFORMATION

Le BcchFrq nous donne le numéro du canal Arfcn.

Nous pouvons donc calculer la fréquence corespondant à ce canal avec l'outil arfcncalc:

 arfcncalc -a 37 -b 900 -d

La fréquence est donc de 942.4Mhz

Sinon un outil en ligne permet de le calculer: www.cellmapper.net/arfcn?net=GSM&ARFCN=8&MNC=0

Avec gqrx, nous pouvons visualiser le spectre, et se caler sur le signal le plus fort. La fréquence est donc de 942.36Mhz. Nous pouvons sniffer cette fréquence et générer un fichier cfile avec gnuradio-companion. Voici le schema gsm.grc utilisé.

Nous pouvons ensuite visualiser les trames gsm dans wireshark à l'aide de gsm_receiver_rtl.py de la suite airprobe. Dans un premier temps, lancer la version patché de wireshark qui permet de filtrer les trames gsmtap et écouter sur l'interface lo. Ensuite analyser le dump.cfile avec gsm_receive_rtl.py

 /hack/phreaking/Radio/airprobe/gsm-receiver/src/python$ ./gsm_receive_rtl.py -I /tmp/dump.cfile  -d 1 B0

Les trames s'affichent alors dans wireshark.

Todo: Dechiffrement avec Kraken

 * S'inspirer de  www.mail-archive.com/a51@lists.reflextor.com/msg01114.html
 * lists.srlabs.de/pipermail/a51/2010-July/000683.html

 * Renommer tous les dlt en xxx.dlt (ex: 100.dlt)
 * Les placer à la racine d'un disque
 * Se servir de Behemoth.py

Behemoth va créer un indexe de ces rainbowtable(table d'échange, ou table arc-en-ciel). Il va alors générer un fichier tables.conf contenant les disques utilisées, et les offset sur le disque du début de chaque table.

Une table est l'ensemble de tout les hash possible pour un charset donné. Un charset est constitué d'un ensemble de caractère comme [ az-AZ ]. C'est une sorte de dictionnaire.

Behemoth.py va chercher des fichier du type [09]+.dlt Il faut donc placer les 40 tables et les renommer.

 #!/bin/bash
 for f in *.dlt; do
  echo "Processing $f file...";
  new=`echo $f| cut -d'_' -f 3`
  mv $f $new
 done

Voici un script pour controler que les tables de hash sont parfaites.

 #!/bin/bash
 control["100"]="6d36bca865ad5f5b3b95e50be5555f0a";   
 control["108"]="d89f2f62a471734fc86844261e709719";   
 control["116"]="9db534d5866cc6c8b18eef0bbf6aceae";   
 control["124"]="0c93864ad638b531dedf10d85880ee79";   
 control["132"]="f0dbac482c9f6d6626a70bf8115515b4";   
 control["140"]="15768f7f5af4e5467304c7162688425d";   
 control["148"]="55b1bed783fd94a1feb06e70af5cd789";   
 control["156"]="cec43159aa1d7ca4982f1c7417b8dd09";   
 control["164"]="9558f5a7152ab8dddc6e5ff819a3fa5f";   
 control["172"]="307cc99d1724bd1b460d7f39d6121048";   
 control["180"]="0cbd427fb98dc9cec05bc8cd9eec53c5";   
 control["188"]="8771eba46785c636e606560265efcb6f";   
 control["196"]="7f4fcaec2da609dd794ecff07f1ad890";   
 control["204"]="69b40dc68cd9d26006f9b1f70ab676ad";   
 control["212"]="9e9861bd2272b58737629b7c34eb1064";  
 control["220"]="032414372c864417a502ef1eaaa42454";   
 control["230"]="6afc1ca6c0005bf2df6782371c56700d";   
 control["238"]="c6a95cda3e55079295cf97706dc9de2e";   
 control["250"]="f54c106d3ea9ef442330c5156c14c832";   
 control["260"]="2cf1377b93139fb2a7ec9f687b272d3c";   
 control["268"]="af8167abdfd178a01b2bb3a2ee4f59c8";   
 control["276"]="d422218e33cb6c421108469940c03d41";   
 control["292"]="6995a5445330b78380b3ba16642318e9";   
 control["324"]="2ecc836a993a3f71cd710c4455e9780e";   
 control["332"]="75340dda19dc1b1ada8108d47461562a";  
 control["340"]="1cc82ad35788afc4acab95f481e3de9d";   
 control["348"]="183a3427843105942e9b0ab0a852c7db";   
 control["356"]="771ec801ac043291b9f134f75f82a31d";   
 control["364"]="59913ab26509afaecd8861a6877b06c6";   
 control["372"]="1bbceb9afda870b76b7e9928409183de";   
 control["380"]="435e2d2755aa5ce9357889bef5ee534f";   
 control["388"]="fabeaa1792045a0ab5471aeac7271481";   
 control["396"]="98de5b58c98fafc5ada3897eddf7f31a";   
 control["404"]="5bc5814694b412cfb4ba52198492ba1b";   
 control["412"]="4518baa2a1156451cbc0952eb216cb5f";   
 control["420"]="3985446a74105d15f6c4b8bd0467771b";   
 control["428"]="44f06b97410bda5b029754de9cc87db4";   
 control["436"]="c3c48ba123a1ebd9ea6f0abaa56ac475"; 
 control["492"]="a0006b7b58e01b97d6bce1b43b015343";  
 control["500"]="fa47f2242230b69c5ae7a1196ea0311f"
 
 for f in "${!control[@]}"; do
   export hash=`md5sum $f.dlt`;
   export expected="${control[$f]}  $f.dlt";
   if $expected != $hash  
    then echo "/!\ Different Fichier $f hash:$hash control:${control[$f]}"
   fi
 done 

On peut alors lancer Behemoth.py de Kraken. Il va falloir 4To en tout. Les 2To de fichier .dlt et 2To de fichier .idx qui vont être généré avec Behemoth. On va utiliser un disque vierge de 2To /dev/sdd1.

 mount /dev/sdd1 /mnt/table
 cd /mnt/table 

On va placer Kraken sur ce disque.

 cp -rf /source/kraken/* /mnt/table

Il faut un fichier tables.conf pour Behemoth qui va contenir le node du disque de destination: Voici un exemple de fichier généré lorsque l'on n'utilise qu'un seul disque:

 Device: /dev/sdd1 40

On peut ensuite lancer Behemoth en lui indiquant où il va trouver les sources en .dlt korigan@Zanorg:/table$ sudo ./indexes/Behemoth.py /mnt/part4

Au fichier *tables.conf* behemoth va inclure les indexes de chaque offset pour chaque table sur le(s) disque(s).

 Table: 0 100 61391195
 Table: 0 324 102313103
 Table: 0 372 92083796
 Table: 0 420 51159177
 Table: 0 172 10229859
 Table: 0 500 71620051
 Table: 0 238 122782426
 Table: 0 108 112548115
 Table: 0 276 143241494
 Table: 0 212 40925806
 Table: 0 268 20463152
 Table: 0 164 30695372
 Table: 0 396 81853546
 Table: 0 348 133012367
 Table: 0 492 153470574
 Table: 0 132 92105823
 Table: 0 412 122856754
 Table: 0 388 143324460
 Table: 0 356 102376597
 Table: 0 404 71633752
 Table: 0 428 10230895
 Table: 0 124 61395110
 Table: 0 188 81866011
 Table: 0 436 133090367
 Table: 0 196 153558800
 Table: 0 332 40922624
 Table: 0 180 20465981
 Table: 0 250 51154849
 Table: 0 220 30694865
 Table: 0 380 112608311
 Table: 0 116 30717010
 Table: 0 292 92104793
 Table: 0 230 102337536
 Table: 0 260 10234365
 Table: 0 204 40948946
 Table: 0 140 20479594
 Table: 0 340 81872471
 Table: 0 148 51178935
 Table: 0 156 71640116
 Table: 0 364 61408430