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Agentes35 mil · #5642

detecting-bluetooth-low-energy-attacks

Faz seu agente detectar e analisar ataques usando Bluetooth de baixo consumo. Monitora a segurança de dispositivos IoT.

O que ela faz

Esta ferramenta ajuda a encontrar e analisar ataques em conexões Bluetooth de baixo consumo (BLE). Ela pode identificar se alguém está tentando espionar, repetir comandos ou interceptar suas comunicações.

Quando usar

  • ✓Ao testar a segurança de dispositivos inteligentes (IoT, fechaduras).
  • ✓Ao monitorar o ambiente em busca de atividades suspeitas no Bluetooth.
  • ✓Ao analisar dados de comunicação Bluetooth para encontrar falhas.

Exemplo do que pedir para a IA

“Verifique se há ataques de espionagem ou repetição em meus dispositivos Bluetooth.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/blob/main/skills/detecting-bluetooth-low-energy-attacks/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/blob/main/skills/detecting-bluetooth-low-energy-attacks/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

Ela usa equipamentos especiais (como Ubertooth One) para capturar dados de Bluetooth e softwares para analisar esses dados em busca de atividades maliciosas.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills --skill detecting-bluetooth-low-energy-attacks

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/main/skills/detecting-bluetooth-low-energy-attacks/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Detecção de Ataques Bluetooth Low Energy

Aviso Legal

Esta habilidade destina-se apenas para testes de segurança autorizados, engajamentos de testes de penetração, competições CTF e fins educacionais. Farejar, interceptar ou manipular comunicações Bluetooth sem autorização pode violar leis federais de interceptação de comunicações e regulamentos locais. Sempre obtenha permissão explícita por escrito antes de realizar qualquer avaliação de segurança sem fio.

Quando Usar

Use esta habilidade quando:

  • Realizando avaliações de segurança BLE autorizadas de dispositivos IoT, dispositivos médicos ou fechaduras inteligentes
  • Monitorando um ambiente sem fio para ataques de repetição baseados em BLE, spoofing ou enumeração não autorizada
  • Analisando capturas de pacotes BLE para detectar ataques Man-in-the-Middle ou exploração de pareamento
  • Enumerando serviços e características GATT para identificar permissões inseguras de leitura/escrita em periféricos BLE
  • Avaliando a força da criptografia BLE e testando trocas de pareamento que podem ser quebradas
  • Construindo capacidades de detecção de intrusão BLE para monitoramento de segurança sem fio

Não use para interceptar comunicações BLE sem autorização explícita. Não implante ferramentas de escaneamento BLE em ambientes onde o monitoramento sem fio é proibido.

Pré-requisitos

  • Hardware Ubertooth One para sniffing BLE passivo, ou Dongle USB Nordic nRF52840 com firmware nRF Sniffer
  • Python 3.10+ com pip
  • Biblioteca bleak: pip install bleak (cliente GATT BLE multiplataforma)
  • Wireshark com plugins dissector BLE para análise de pacotes
  • Ferramenta crackle para análise de criptografia BLE: compilada a partir do código fonte em github.com/mikeryan/crackle
  • Ferramentas CLI ubertooth-btle: apt install ubertooth (Linux) ou compilada a partir do código fonte
  • Adaptador Bluetooth 4.0+ no sistema host para escaneamento baseado em bleak
  • Linux recomendado para suporte completo ao Ubertooth/nRF sniffer

Fluxo de Trabalho

Passo 1: Descoberta do Ambiente BLE e Escaneamento de Dispositivos

Escaneie o ambiente para identificar dispositivos BLE e seus dados de publicidade:

# Scan for BLE devices using bleak (cross-platform)
python -c "
import asyncio
from bleak import BleakScanner

async def scan():
    devices = await BleakScanner.discover(timeout=10.0)
    for d in devices:
        print(f'{d.address} | RSSI: {d.rssi} | Name: {d.name or \"Unknown\"}')
        for uuid in d.metadata.get('uuids', []):
            print(f'  Service: {uuid}')

asyncio.run(scan())
"

# Passive BLE sniffing with Ubertooth One (promiscuous mode)
ubertooth-btle -p -r capture.pcapng

# Follow a specific BLE connection
ubertooth-btle -f -t AA:BB:CC:DD:EE:FF -r connection.pcapng

# Use nRF Sniffer with Wireshark (via extcap interface)
wireshark -i nRF_Sniffer -k

Passo 2: Enumeração de Serviços e Características GATT

Conecte-se a periféricos BLE alvo e enumere seu perfil GATT:

# Enumerate all services, characteristics, and descriptors
python -c "
import asyncio
from bleak import BleakClient

async def enum_gatt(address):
    async with BleakClient(address) as client:
        print(f'Connected: {client.is_connected}')
        for service in client.services:
            print(f'Service: {service.uuid} - {service.description}')
            for char in service.characteristics:
                props = ','.join(char.properties)
                print(f'  Char: {char.uuid} | Props: {props}')
                for desc in char.descriptors:
                    val = await client.read_gatt_descriptor(desc.handle)
                    print(f'    Desc: {desc.uuid} = {val}')

asyncio.run(enum_gatt('AA:BB:CC:DD:EE:FF'))
"

Achados relevantes para segurança durante a enumeração GATT:

  • Características com write-without-response ou write sem autenticação
  • Características legíveis expondo configuração do dispositivo, credenciais ou versões de firmware
  • Proteção ausente do Descritor de Configuração de Característica do Cliente (CCCD) em características de notificação

Passo 3: Captura e Análise de Pacotes BLE

Capture tráfego BLE para análise offline:

# Capture with Ubertooth in PcapNG format (recommended)
ubertooth-btle -f -r capture.pcapng

# Capture in PCAP/PPI format for crackle compatibility
ubertooth-btle -f -c capture_ppi.pcap

# Analyze capture in Wireshark
wireshark capture.pcapng
# Apply display filter: btle
# Filter connection requests: btle.advertising_header.pdu_type == 0x05
# Filter data packets: btle.data_header

# Extract pairing information with tshark
tshark -r capture.pcapng -Y "btle.control_opcode == 0x01" -T fields \
  -e btle.master_bd_addr -e btle.slave_bd_addr

…

Perguntas frequentes

Preciso de equipamentos especiais?

Sim, você precisará de hardware como o Ubertooth One ou um dongle nRF52840, além de instalar softwares específicos no seu computador.

Posso usar isso em qualquer dispositivo Bluetooth?

Esta ferramenta é focada em Bluetooth Low Energy (BLE). Ela também requer permissão explícita para ser usada em testes de segurança.

É difícil de usar?

Requer conhecimento técnico para configurar o hardware e usar os comandos. Não é uma ferramenta para iniciantes sem orientação.

Detalhes

Descrição original do autor

Detects and analyzes Bluetooth Low Energy (BLE) security attacks including sniffing, replay attacks, GATT enumeration abuse, and Man-in-the-Middle interception. Uses Ubertooth One and nRF52840 sniffers for packet capture, the bleak Python library for GATT service enumeration, and crackle for BLE encryption cracking. Use when assessing IoT device BLE security, monitoring for BLE-based attacks on wi

repo: mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
35 mil
Posição no ranking
#5642
Licença
Apache-2.0
Atualizada em
31/08/2026

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