OpenHaystack项目:如何通过Python服务实现蓝牙信标检测
2025-05-20 23:58:56作者:庞眉杨Will
OpenHaystack是一个开源的苹果Find My网络逆向工程项目,允许用户利用苹果的Find My网络来追踪自己的蓝牙设备。本文将详细介绍如何通过Python服务实现OpenHaystack的蓝牙信标检测功能。
核心原理
OpenHaystack的核心原理是利用苹果Find My网络来追踪蓝牙设备。该网络由全球数亿台苹果设备组成,能够匿名报告附近蓝牙设备的位置信息。要实现这一功能,需要以下几个关键组件:
- 认证信息:包括DSID(Directory Services Identifier)和认证令牌
- 公钥转换:将未压缩的公钥转换为压缩格式
- API请求:向苹果服务器发送查询请求
实现步骤
1. 获取认证信息
在macOS系统中,可以通过以下命令获取iCloud认证信息:
security find-generic-password -s iCloud -g
2. 生成认证头
获取到DSID和认证令牌后,需要将它们组合并进行Base64编码,生成HTTP请求的认证头:
import base64
dsid = "your_dsid"
auth_token = "your_auth_token"
credentials = f"{dsid}:{auth_token}"
auth_header = base64.b64encode(credentials.encode()).decode()
3. 公钥转换
OpenHaystack使用椭圆曲线加密的公钥来标识设备。需要将未压缩的公钥转换为压缩格式:
uncompressed = "BN3VU7limfjEMojbbnWqqz8PkquJIM22/EOOpegfVUyZlMgk+2VHfPvvzUd4rJFHYpkMA8x5egjr"
pubkey_bytes = base64.b64decode(uncompressed)
y_parity = pubkey_bytes[-1] % 2
compressed = bytes([0x02 + y_parity]) + pubkey_bytes[1:33]
data_field = base64.b64encode(compressed).decode()
4. 构建请求
构建完整的HTTP请求,包括请求头和请求体:
import requests
import datetime
headers = {
"Authorization": f"Basic {auth_header}",
"User-Agent": "com.apple.iCloudHelper/1.0",
"Content-Type": "application/json",
"X-Apple-I-Client-Time": datetime.datetime.utcnow().isoformat() + "Z",
"X-Apple-I-TimeZone": "UTC",
"X-Apple-Locale": "en_US",
}
payload = {
"search": [
{
"id": "设备唯一标识",
"data": data_field,
"previous": ""
}
]
}
response = requests.post(
"https://gateway.icloud.com/acsnservice/fetch",
json=payload,
headers=headers
)
常见问题解决
401未授权错误
出现401错误通常有以下几种原因:
- 认证信息过期:iCloud的认证令牌会定期失效,需要重新获取
- DSID或令牌错误:确保从系统获取的信息正确无误
- 请求头格式错误:检查Authorization头的生成过程是否正确
替代方案
如果直接调用苹果API遇到困难,可以考虑使用开源社区提供的替代实现,这些实现通常已经解决了认证和请求格式的问题。
安全注意事项
- 认证信息保护:DSID和认证令牌相当于iCloud账户的凭证,必须妥善保管
- 请求频率限制:苹果服务器对请求频率有限制,避免频繁请求
- 隐私考虑:使用Find My网络时应遵守当地隐私法规
总结
通过Python服务实现OpenHaystack的蓝牙信标检测功能,开发者可以构建自己的设备追踪系统。关键在于正确获取认证信息、处理加密密钥以及构建符合苹果API规范的请求。虽然过程中可能会遇到认证问题,但通过开源社区的资源和本文提供的解决方案,大多数问题都可以得到解决。
对于希望进一步开发的用户,建议深入研究苹果Find My网络的工作原理和加密机制,这将有助于开发更加强大和稳定的追踪解决方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C088
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python057
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0137
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
473
3.5 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
218
88
暂无简介
Dart
720
174
Ascend Extension for PyTorch
Python
278
315
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
286
334
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
848
435
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.27 K
696
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19