Poco a poco vamos a ir paladeando y digiriendo todas las charlas de la Chaos Communication Congress que tuvo lugar recientemente en Leipzig (34C3) y empezamos con la presentación de Veronica Valeros y Sebastián García: Spy vs. Spy: A modern study of microphone bugs operation and detection.

Inspirados en el artista y activista chino Ai Weiwei que descubrió micrófonos ocultos en su casa tras regresar de un viaje de más de dos meses por Alemania y el Reino Unido, enfocaron su investigación principalmente en dispositivos transmisores de radio FM y crearon una herramienta llamada Salamandra capaz de detectar micrófonos espía.
Con sólo un dispositivo SDR (Software Define Radio) como éste (sólo 8€), esta herramienta escrita en python es capaz de encontrar micrófonos basándose en la fuerza de la señal enviada por el micrófono y la cantidad de ruido y frecuencias superpuestas. En función del ruido generado, puede calcular qué tan cerca o lejos está del micrófono.

Instalación

Salamandra necesita tener instalado previamente el software rtl_power:

- MacOS: sudo port install rtl-sdr
- Linux (basados en Debian): apt-get install rtl-sdr
- Windows: Ver http://www.rtl-sdr.com/getting-the-rtl-sdr-to-work-on-windows-10/

Si rtl_power se ha instalado correctamente, deberíamos ser capaces de ejecutar este comando en la consola:

rtl_test

y al menos debe aparecer un dispositivo detectado.

Uso

Uso básico para detectar micrófonos

./salamandra.py

Este comando usará un umbral predeterminado de 10.8, una frecuencia mínima de 100Mhz, una frecuencia máxima de 400Mhz y sonido. Se pueden cambiar los valores predeterminados con parámetros.

Modo de localización para encontrar micrófonos ocultos

Ejecutar Salamandra con un umbral de 0, comenzando en la frecuencia 100MHz y terminando en la frecuencia 200MHz. La búsqueda se activa con (-s). Y hacer sonidos (-S)

./salamandra.py -t 0 -a 100 -b 200 -s -S

Modo de localización desde un archivo rtl_power almacenado

./salamandra.py -t 0 -a-111 -b 113 -s -f stored.csv

Para crear realmente el archivo con rtl_power, de 111MHz a 114MHz, con un paso de 4000Khz, una ganancia de 25, una integración de 1s y una captura de 5min, puede hacer:

rtl_power -f 111M: 114M: 4000Khz -g 25 -i 1 -e 300 stored.csv

Consejos

- Cuanto más amplio sea el rango de frecuencias seleccionadas, más largo será el análisis.
- Cuanto más amplio sea el rango, más probabilidades habrá de encontrar micrófonos.
- Una vez que se conozca la frecuencia "problemática", puede restringirla con parámetros.

Vídeo:


Github:

https://github.com/eldraco/Salamandra