Outil pour l'interception des antennes téléphoniques de nouvelle génération (5G)

Les antennes téléphoniques diffusent en permanence un numéro unique, le Cell ID, permettant leur identification. Les codes MCC (Mobile Country Code) et MNC (Mobile National Code) sont aussi transmis et permettent de savoir le pays dans lequel les antennes se situent et respectivement à quel opérateur elles appartiennent. Ces données sont utiles aux téléphones portables pour se connecter au réseau mobile auquel leurs utilisateurs sont abonnés. De plus, cela leur permet de passer d'une antenne à l'autre de manière transparente tout en maintenant la connexion lors de déplacements.

Il existe différents outils permettant de réaliser un « Network Site Survey » qui évalue la couverture du réseau mobile d'un opérateur. Malheureusement, les prix de ces dispositifs professionnels destinés aux opérateurs peuvent s'élever à plusieurs dizaines de milliers de francs.

L'outil actuellement utilisé pour réaliser des relevés n'a que la possibilité de scanner les antennes 2G/3G/4G. Comme la 5G arrive progressivement en Suisse, le but de ce travail de Bachelor était donc de fournir un nouvel outil supportant cette dernière norme de téléphonie et ceci à moindre coût. Les relevés effectués avec ce dernier doivent contenir les données permettant d'identifier les antennes aux environs. L'objectif était ensuite de les filtrer afin de ne garder que les antennes donnant une puissance de signal suffisante pour que la connexion avec un téléphone portable puisse être établie.

La solution fournie au terme de ce travail de Bachelor est composée d'un nouveau module cellulaire et d'un logiciel traitant les données récoltées. Ce dispositif, capable de scanner les antennes 4G/5G passivement (sans faire usage de cartes SIM) vient compléter le travail de récolte du module cellulaire précédent scannant les antennes 2G/3G/4G.

Quant au logiciel, il a été développé en Python 3 et permet de récupérer les informations des antennes captées par les deux modules afin de générer des relevés au format CSV.

Etudiant: Nicolas Ogi

Année: 2022

Département: TIC

Filière: Informatique et systèmes de communication (anciennement Télécommunications) avec orientation en Sécurité de l'information

Type de formation: Plein temps

Enseignant responsable: Abraham Rubinstein Scharf

Institut: IICT

Ce travail est confidentiel