Cleer Arc5耳机自动化渗透测试脚本编写思路-优快云博客

Cleer Arc5耳机自动化渗透测试脚本编写思路

你有没有想过，一副看似普通的无线耳机，其实可能藏着不少“秘密通道”？比如 Cleer Arc5 这种集成了主动降噪、触控交互、健康监测和 APP 联动的高端 TWS 耳机——它不只是在播放音乐，更是一个运行着嵌入式系统、支持蓝牙5.3、OTA升级、多连接模式的微型物联网设备。🎧🔐

换句话说，它的攻击面比你想象中大得多。

从蓝牙协议漏洞（还记得 BlueBorne 吗？）、固件逆向到中间人攻击（MITM），智能穿戴设备正逐渐成为安全研究的新热点。而像 Cleer Arc5 这样的产品，由于其复杂的通信链路与私有控制协议，恰恰是潜在风险的温床。

手动去一个个扫描服务、读取特征、尝试写入？太累了，而且容易漏掉细节。那怎么办？

答案很直接： 写个自动化脚本，让机器替你干活。

我们真正需要的，是一套能自动完成“发现 → 枚举 → 抓包 → 逆向 → Fuzzing → 报告生成”的全流程渗透测试工具链。这样不仅能提高效率，还能保证每次测试的一致性，甚至可以塞进 CI/CD 流水线里，在每次固件更新时自动跑一遍安全检查。🛠️✅

下面我们就来拆解这套系统的底层逻辑和技术实现，看看如何一步步打造一个面向 Cleer Arc5 的自动化渗透测试引擎。

先别急着敲代码，咱们得搞清楚整个 BLE 通信是怎么玩的。毕竟，一切操作都建立在对协议的理解之上。

蓝牙低功耗（BLE）作为现代可穿戴设备的核心通信方式，采用的是 GATT（Generic Attribute Profile）架构。简单来说，数据被组织成“服务（Service）”和“特征（Characteristic）”，就像文件夹和文件的关系。每个特征都有自己的 UUID、属性（READ/WRITE/NOTIFY 等），以及对应的值。

当你用手机连上耳机时，APP 实际上是以 Central（中心设备） 的身份，去访问耳机这个 Peripheral（外围设备） 上的 GATT 服务器。整个流程大概是：

耳机广播自己：“我叫 Cleer Arc5，快来连我！”
手机扫描到信号，发起连接。
建立连接后，开始服务发现，找出所有可用的服务和特征。
根据特征权限进行读写或订阅通知。

听起来挺标准？但问题往往出在“非标”部分。厂商为了实现自定义功能，往往会定义一堆私有服务（比如 FFF0 , FFF1 ），并通过特定的数据格式发送命令。这些就是我们的突破口！🚨

而要自动化这一切，就得靠程序化地控制 BLE 行为。Python 生态里的 bleak 库简直就是为此而生的神器——跨平台、异步友好、API 清晰，非常适合做这类自动化探测。

来看一段核心代码：

import asyncio
from bleak import BleakClient, BleakScanner

async def scan_and_connect(target_name="Cleer Arc5"):
    devices = await BleakScanner.discover()
    for d in devices:
        if d.name == target_name:
            print(f"[+] Found device: {d.name} ({d.address})")
            await perform_gatt_enumeration(d.address)
            return

async def perform_gatt_enumeration(address):
    async with BleakClient(address) as client:
        try:
            await client.connect()
            print(f"[+] Connected to {address}")

            services = client.services
            for service in services:
                print(f"Service: {service.uuid}")
                for char in service.characteristics:
                    props = ", ".join(char.properties)
                    print(f"  ├─ Char {char.uuid} | Props: [{props}]")

                    if "read" in char.properties:
                        try:
                            value = bytes(await client.read_gatt_char(char.uuid))
                            print(f"     └─ Value: {value.hex()}")
                        except Exception as e:
                            print(f"     └─ Read failed: {e}")

        except Exception as e:
            print(f"[-] Connection error: {e}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(scan_and_connect())

这段脚本干了啥？
👉 自动扫描附近设备；
👉 找到名为 “Cleer Arc5” 的目标；
👉 连接上去，枚举所有 GATT 服务和特征；
👉 对每一个支持读取的特征，尝试抓回原始数据并打印 Hex 值。

这不就是最基础的信息收集吗？但它已经能帮你发现很多线索了：比如某个未授权开放的电池状态读取接口，或者一个写着“debug”的隐藏服务……有时候，真正的漏洞就藏在这种不起眼的地方。🕵️‍♂️

不过光“看”还不够，我们还得“动手”。

很多关键功能是通过写入特定指令触发的，比如切换降噪模式、开启工厂测试、重启设备等。但这些指令长什么样？厂商不会告诉你，只能靠逆向工程猜。

这时候就需要组合拳出击： 抓包 + Hook 。

我们可以用 nRF Sniffer for Bluetooth LE 捕获手机 APP 与耳机之间的 BLE 通信流量。然后打开 APP，点一下“通透模式”，再点“关闭”，观察哪条特征被写了数据，内容是什么。

假设你在特征 FFF1 上看到这样一串数据： A5 03 01 FF ，反复测试发现只要最后一位是 FF 就开启， 00 就关闭，那基本就能推测出这是一个“命令头 + 长度 + 类型 + 参数”的结构。

但这还不够高效。有没有办法直接监听 APP 内部调用了哪些 BLE API？

有！Frida 来了！

在 Android 设备上使用 Frida 注入 JavaScript 脚本，可以直接 Hook 系统的 BluetoothGatt.writeCharacteristic 方法，实时打印每一次写入操作的 UUID 和 payload：

Java.perform(function () {
    const BluetoothGatt = Java.use("android.bluetooth.BluetoothGatt");

    BluetoothGatt.writeCharacteristic.overload(
        'android.bluetooth.BluetoothGattCharacteristic'
    ).implementation = function (char) {
        const value = char.getValue();
        console.log("Writing to Char:", char.getUuid(), "Value:", Array.from(value));

        return this.writeCharacteristic.call(this, char);
    };
});

是不是瞬间清晰多了？👏
不用反编译 APK，也不用手动分析 smali，直接看到 APP 到底发了什么数据。这对还原私有协议简直是降维打击。

拿到了协议结构之后呢？下一步当然是—— Fuzzing！

别客气，把各种畸形输入砸过去，看看耳机会不会崩溃。说不定一个越界写就让你拿到了 RCE（远程代码执行）的机会。

以下是一个简单的模糊测试脚本示例：

import random
import asyncio
from bleak import BleakClient

TARGET_ADDRESS = "XX:XX:XX:XX:XX:XX"
FUZZ_CHAR_UUID = "0000fff1-0000-1000-8000-00805f9b34fb"

async def fuzz_characteristic():
    async with BleakClient(TARGET_ADDRESS) as client:
        await client.connect()
        print("[+] Starting fuzzing on characteristic...")

        for i in range(100):
            length = random.randint(1, 20)
            payload = bytes([random.randint(0, 255) for _ in range(length)])

            try:
                await client.write_gatt_char(FUZZ_CHAR_UUID, payload, response=False)
                print(f"[{i}] Sent {length} bytes: {payload.hex()}")
            except Exception as e:
                print(f"[!] Crash疑似触发 at attempt {i}: {e}")
                break

            await asyncio.sleep(0.1)

它会随机生成 1~20 字节的数据包，不断往指定特征写入。如果某次写完耳机断开连接、无法重连，或者出现异常响应，那就很可能触发了内存破坏类漏洞（如缓冲区溢出）。这时候你可以记录下 payload，回头再精确定位。

整个测试流程走下来，其实是这样一个闭环系统：

graph TD
    A[BLE Scanner] --> B[GATT Enumerator]
    B --> C[Packet Capture via nRF Sniffer]
    B --> D[MITM via Frida/Objection]
    C & D --> E[Protocol Modeling]
    E --> F[Fuzzing Engine]
    F --> G[Crash Detection]
    G --> H[Report Generator]

各模块协同工作，形成一条完整的“发现 → 分析 → 攻击 → 验证”链条。

当然，实战中还有很多细节要注意：