Resolució d'insercions de paquet desconegudes a BigQuery des de les aplicacions de Firebase

Abordar la inserció de dades inesperada a BigQuery

El 19 d'octubre, va començar a sorgir una onada de problemes inesperats a les aplicacions de Firebase Crashlytics per a Android. Aquests errors van ser desconcertants perquè implicaven paquets desconeguts que no eren visibles a Google Play Console. Tot i que l'equip de Firebase va resoldre ràpidament la causa principal al seu backend, la història no va acabar aquí. 📉

Després de corregir els errors de bloqueig, va sorgir una altra anomalia: BigQuery va començar a rebre insercions de paquets d'aplicacions desconeguts. Tot i que s'ha implementat la validació del certificat SHA tant a Firebase com a GCP, aquesta activitat misteriosa va persistir, i va deixar els desenvolupadors a buscar respostes. 🕵️‍♂️

Un possible motiu d'aquest comportament és l'enginyeria inversa d'APK, on els atacants creen versions modificades d'una aplicació per imitar les sol·licituds legítimes. Fins i tot després de mitigar els problemes inicials amb Firebase, les insercions inexplicables de BigQuery van generar preocupacions importants sobre la seguretat i el mal ús de les dades.

En aquesta publicació, analitzarem com aquests paquets podrien eludir les mesures de seguretat per inserir dades a BigQuery, descobrirem vulnerabilitats potencials i explorarem mesures pràctiques per evitar l'accés no autoritzat. Abordar aquests problemes és essencial per mantenir la integritat del canal d'anàlisi de la vostra aplicació i garantir que les dades dels usuaris es mantenen segures. 🔒

Comandament	Exemple d'ús
bigquery.query()	Aquesta funció executa una consulta SQL en una taula de BigQuery i retorna els resultats. És essencial per identificar noms de paquets no autoritzats comparant-los amb una llista de paquets autoritzats coneguts al conjunt de dades.
db.reference()	S'utilitza per crear una referència a una ubicació específica a la base de dades en temps real de Firebase. En aquesta solució, s'utilitza per bloquejar o autoritzar noms de paquets d'aplicacions de forma dinàmica.
set()	Escriu dades en una referència de base de dades específica a Firebase. Aquí, s'utilitza per bloquejar paquets no autoritzats afegint els seus noms a la referència "blockedPackages".
initializeApp()	Inicialitza l'SDK d'administració de Firebase per permetre que els scripts de fons interaccionin amb els serveis de Firebase, com ara la base de dades en temps real, per a la validació i el bloqueig dinàmics.
result()	Aquesta funció, que forma part del procés d'execució de consultes de BigQuery a Python, obté el conjunt de resultats de la consulta per a un processament posterior, com ara l'extracció de noms de paquets no autoritzats.
SELECT DISTINCT	Una ordre SQL que s'utilitza a la consulta per recuperar només noms de paquets únics del conjunt de dades de BigQuery, garantint que no es processin ni es bloquegin duplicats.
base64.b64decode()	Descodifica una cadena codificada en Base64. Això és específic per gestionar les càrregues útils d'esdeveniments de Cloud Function que estan codificades, garantint que l'script pugui processar les dades en brut.
child()	S'utilitza per crear o navegar cap a un node secundari específic dins d'una referència de base de dades de Firebase. Permet actualitzacions estructurades i orientades, com ara afegir noms de paquets bloquejats individuals al node "blockedPackages".
NOT IN	Un operador SQL que s'utilitza a la consulta de BigQuery per excloure paquets autoritzats mentre obteniu la llista de paquets no autoritzats. Assegura que només es processin noms de paquets sospitosos.
console.error()	Registra errors a la consola a Node.js. Proporciona informació de depuració per a errors inesperats, fent que l'script sigui més robust i més fàcil de solucionar.

Exploració i prevenció d'insercions de BigQuery no autoritzades

Els scripts proporcionats anteriorment se centren en abordar el problema de les insercions de dades no autoritzades a BigQuery. Aquests scripts utilitzen l'SDK d'administració de Firebase i l'API BigQuery de Google Cloud per supervisar, analitzar i bloquejar l'activitat sospitosa dels paquets. El primer script escrit a Node.js mostra com consultar a BigQuery noms de paquets desconeguts comparant-los amb una llista predefinida de paquets autoritzats. En executar una consulta SQL amb el comanda, l'script aïlla els noms de paquets únics que no coincideixen amb els verificats. Això ajuda a identificar les possibles aplicacions delinqüents i a mantenir la seguretat de les dades en canalitzacions d'anàlisi. 🛡️

Un cop identificats els paquets no autoritzats, els scripts utilitzen la base de dades en temps real de Firebase per gestionar una llista de "paquets bloquejats". Això s'aconsegueix utilitzant el i ordres, que permeten als desenvolupadors actualitzar dinàmicament les seves llistes de bloqueig en temps real. Per exemple, quan es detecta un paquet d'aplicació desconegut com "com.hZVoqbRXhUWsP51a", s'afegeix automàticament a la llista de bloqueig. Això garanteix que qualsevol activitat sospitosa s'abordi ràpidament, creant un mecanisme sòlid per protegir la vostra infraestructura d'anàlisi. Aquestes mesures proactives són crucials per prevenir l'explotació, especialment en casos implicats .

La implementació de Python proporciona un flux de treball similar, però inclou un maneig d'esdeveniments més detallat, aprofitant funcions com ara per processar les sortides de la consulta. Per exemple, en un escenari del món real, imagineu que una aplicació dissenyada per a nens comença a veure entrades d'un paquet de jocs desconegut a la seva base de dades d'anàlisi. Mitjançant l'script de Python, el desenvolupador no només pot identificar el paquet ofensiu, sinó que també bloqueja immediatament els seus fluxos de dades. En automatitzar aquest procés, l'equip estalvia un temps valuós i minimitza els riscos de corrupció de dades. 🚀

Per obtenir més seguretat, la implementació de Cloud Function supervisa els registres de BigQuery en temps real. Sempre que un paquet sospitós envia dades, la funció les intercepta utilitzant per descodificar les càrregues útils d'esdeveniments entrants. Aquest enfocament és especialment eficaç per a aplicacions d'alt trànsit on el control manual és inviable. En afegir automàticament paquets no autoritzats a una llista de bloqueig, aquestes solucions proporcionen una manera escalable de combatre l'activitat fraudulenta. Aquestes estratègies mostren com les eines modernes poden salvaguardar els recursos crítics alhora que garanteixen un rendiment òptim i una tranquil·litat per als desenvolupadors. 😊

// Import required modules
const { BigQuery } = require('@google-cloud/bigquery');
const admin = require('firebase-admin');
admin.initializeApp();
// Initialize BigQuery client
const bigquery = new BigQuery();
// Function to query BigQuery for suspicious data
async function queryUnknownPackages() {
  const query = `SELECT DISTINCT package_name FROM \`your_project.your_dataset.your_table\` WHERE package_name NOT IN (SELECT app_id FROM \`your_project.your_verified_apps_table\`)`;
  const [rows] = await bigquery.query({ query });
  return rows.map(row => row.package_name);
}
// Function to block unknown packages using Firebase rules
async function blockPackages(packages) {
  const db = admin.database();
  const ref = db.ref('blockedPackages');
  packages.forEach(pkg => ref.child(pkg).set(true));
}
// Main function to execute workflow
async function main() {
  const unknownPackages = await queryUnknownPackages();
  if (unknownPackages.length) {
    console.log('Blocking packages:', unknownPackages);
    await blockPackages(unknownPackages);
  } else {
    console.log('No unknown packages found');
  }
}
main().catch(console.error);

# Import required libraries
from google.cloud import bigquery
import firebase_admin
from firebase_admin import db
# Initialize Firebase Admin SDK
firebase_admin.initialize_app()
# Initialize BigQuery client
client = bigquery.Client()
# Query BigQuery to find unauthorized package names
def query_unknown_packages():
    query = """
        SELECT DISTINCT package_name 
        FROM `your_project.your_dataset.your_table` 
        WHERE package_name NOT IN (
            SELECT app_id FROM `your_project.your_verified_apps_table`
        )
    """
    results = client.query(query).result()
    return [row.package_name for row in results]
# Block identified unknown packages in Firebase
def block_packages(packages):
    ref = db.reference('blockedPackages')
    for package in packages:
        ref.child(package).set(True)
# Main execution
def main():
    unknown_packages = query_unknown_packages()
    if unknown_packages:
        print(f"Blocking packages: {unknown_packages}")
        block_packages(unknown_packages)
    else:
        print("No unknown packages found")
# Run the script
if __name__ == "__main__":
    main()

import base64
import json
from google.cloud import bigquery
from firebase_admin import db
# Initialize BigQuery client
client = bigquery.Client()
# Cloud Function triggered by BigQuery logs
def block_unauthorized_packages(event, context):
    data = json.loads(base64.b64decode(event['data']).decode('utf-8'))
    package_name = data.get('package_name')
    authorized_packages = get_authorized_packages()
    if package_name not in authorized_packages:
        block_package(package_name)
# Fetch authorized packages from Firebase
def get_authorized_packages():
    ref = db.reference('authorizedPackages')
    return ref.get() or []
# Block unauthorized package
def block_package(package_name):
    ref = db.reference('blockedPackages')
    ref.child(package_name).set(True)

Millora de la seguretat de Firebase i BigQuery contra l'accés no autoritzat

Un aspecte crucial per protegir els vostres pipelines de Firebase i BigQuery és entendre els mecanismes que els atacants utilitzen per evitar els controls. Els APK d'enginyeria inversa sovint injecten dades no autoritzades a BigQuery imitant el comportament legítim de l'aplicació. Això s'aconsegueix utilitzant eines que eliminen o modifiquen l'APK per desactivar mesures de seguretat com la validació del certificat SHA. En fer-ho, aquestes aplicacions canalla envien dades que semblen autèntiques però que no són de la vostra aplicació original, cosa que desordena les vostres analítiques. 🔐

Una altra àrea que val la pena explorar és l'ús de Regles de seguretat de Firebase per limitar les operacions d'escriptura de dades a fonts verificades. Aquestes regles poden fer complir condicions basades en l'autenticació de l'usuari, els identificadors d'aplicacions i els testimonis personalitzats. Per exemple, l'habilitació de regles de base de dades en temps real que comprovi els noms dels paquets amb una llista verificada emmagatzemada a Firestore garanteix que només les aplicacions aprovades puguin escriure dades. Aquest enfocament redueix l'exposició al trànsit maliciós i augmenta la fiabilitat de les vostres analítiques. 📊

A més, el registre i el seguiment tenen un paper vital a l'hora d'identificar activitats sospitoses. Google Cloud ofereix eines com Cloud Logging per fer un seguiment de totes les sol·licituds d'API fetes a Firebase o BigQuery. Les auditories periòdiques que utilitzen aquests registres poden descobrir patrons o intents repetits d'aplicacions no autoritzades, cosa que permet una intervenció oportuna. La combinació d'aquestes estratègies amb actualitzacions periòdiques de les funcions de seguretat de la vostra aplicació garanteix una defensa més completa contra les amenaces en evolució en el panorama digital actual.

1. Què és l'enginyeria inversa dels APK?
2. L'enginyeria inversa és el procés en què un atacant descompila un APK per extreure o modificar el seu codi. Això pot provocar que aplicacions no autoritzades enviïn dades que imiten sol·licituds legítimes. L'ús de la validació del certificat SHA ajuda a contrarestar aquesta amenaça.
3. Com impedeix Firebase l'accés no autoritzat a les dades?
4. Firebase permet als desenvolupadors configurar Regles de seguretat que validen les escriptures de dades en funció dels identificadors d'aplicacions, testimonis d'autenticació o lògica personalitzada per bloquejar fonts no verificades.
5. Per què BigQuery rep dades d'aplicacions desconegudes?
6. Les aplicacions desconegudes poden ser versions d'enginyeria inversa de la vostra aplicació o aplicacions canalla que imiten trucades d'API. La implementació de la lògica de verificació personalitzada tant a Firebase com a BigQuery pot ajudar a aturar aquestes entrades de dades.
7. Com puc supervisar l'activitat sospitosa a BigQuery?
8. Amb Cloud Logging a Google Cloud, podeu supervisar totes les sol·licituds de dades i consultes fetes a BigQuery, proporcionant visibilitat sobre activitats sospitoses i activant respostes ràpides.
9. Quin paper té el certificat SHA a Firebase?
10. Els certificats SHA autentiquen les sol·licituds de la vostra aplicació a Firebase, de manera que només les versions aprovades de l'aplicació poden accedir al backend. Això és fonamental per evitar sol·licituds falses d'aplicacions falses.

Protegir les canalitzacions de Firebase i BigQuery implica abordar vulnerabilitats com ara els APK d'enginyeria inversa i les sol·licituds d'aplicacions no autoritzades. En combinar la validació SHA i els mecanismes de registre, els desenvolupadors poden mantenir un millor control sobre les seves dades d'anàlisi. El seguiment proactiu té un paper fonamental per identificar i mitigar aquests riscos. 🛠️

Amb la detecció en temps real i les regles completes de Firebase, les entrades no autoritzades es poden bloquejar ràpidament. Aquests esforços protegeixen la integritat de les dades alhora que garanteixen un entorn d'anàlisi segur. La implementació d'aquestes mesures reforça la vostra defensa contra l'explotació potencial i augmenta la confiança en el vostre ecosistema d'aplicacions. 😊