Resolver inserciones de paquetes desconocidas en BigQuery desde aplicaciones de Firebase

Abordar la inserción de datos inesperados en BigQuery

El 19 de octubre, comenzó a surgir una ola de problemas inesperados en las aplicaciones Firebase Crashlytics para Android. Estos errores fueron desconcertantes porque involucraban paquetes desconocidos que no eran visibles en Google Play Console. Si bien el equipo de Firebase resolvió rápidamente la causa raíz en su backend, la historia no terminó ahí. 📉

Después de que se solucionaron los errores de bloqueo, surgió otra anomalía: BigQuery comenzó a recibir inserciones de paquetes de aplicaciones desconocidos. A pesar de implementar la validación de certificados SHA tanto en Firebase como en GCP, esta misteriosa actividad persistió, dejando a los desarrolladores buscando respuestas. 🕵️‍♂️

Una posible razón detrás de este comportamiento es la ingeniería inversa de APK, donde los atacantes crean versiones modificadas de una aplicación para imitar solicitudes legítimas. Incluso después de mitigar los problemas iniciales con Firebase, las inserciones inexplicables de BigQuery generaron preocupaciones importantes sobre la seguridad y el uso indebido de los datos.

En esta publicación, profundizaremos en cómo dichos paquetes podrían eludir las medidas de seguridad para insertar datos en BigQuery, descubrir vulnerabilidades potenciales y explorar medidas prácticas para evitar el acceso no autorizado. Abordar estos problemas es esencial para mantener la integridad del proceso de análisis de su aplicación y garantizar que los datos del usuario permanezcan seguros. 🔒

Explorar y prevenir inserciones de BigQuery no autorizadas

Los scripts proporcionados anteriormente se centran en abordar el problema de las inserciones de datos no autorizadas en BigQuery. Estos scripts utilizan el SDK de Firebase Admin y la API de BigQuery de Google Cloud para monitorear, analizar y bloquear la actividad de paquetes sospechosos. El primer script escrito en Node.js demuestra cómo consultar BigQuery en busca de nombres de paquetes desconocidos comparándolos con una lista predefinida de paquetes autorizados. Al ejecutar una consulta SQL con el SELECCIONAR DISTINTO comando, el script aísla nombres de paquetes únicos que no coinciden con los verificados. Esto ayuda a identificar posibles aplicaciones maliciosas y a mantener la seguridad de los datos en los canales de análisis. 🛡️

Una vez que se identifican los paquetes no autorizados, los scripts utilizan la base de datos en tiempo real de Firebase para administrar una lista de "paquetes bloqueados". Esto se logra utilizando el db.referencia() y colocar() comandos, lo que permite a los desarrolladores actualizar dinámicamente sus listas de bloqueo en tiempo real. Por ejemplo, cuando se detecta un paquete de aplicación desconocido como "com.hZVoqbRXhUWsP51a", se agrega automáticamente a la lista de bloqueo. Esto garantiza que cualquier actividad sospechosa se aborde rápidamente, creando un mecanismo sólido para proteger su infraestructura de análisis. Estas medidas proactivas son cruciales para prevenir la explotación, especialmente en casos que involucran APK con ingeniería inversa.

La implementación de Python proporciona un flujo de trabajo similar pero incluye un manejo de eventos más detallado, aprovechando funciones como resultado() para procesar los resultados de la consulta. Por ejemplo, en un escenario del mundo real, imagine que una aplicación diseñada para niños comienza a ver entradas de un paquete de juegos desconocido en su base de datos de análisis. Al utilizar el script Python, el desarrollador no sólo puede identificar el paquete infractor sino también bloquear inmediatamente sus flujos de datos. Al automatizar este proceso, el equipo ahorra tiempo valioso y minimiza los riesgos de corrupción de datos. 🚀

Para mayor seguridad, la implementación de Cloud Function monitorea los registros de BigQuery en tiempo real. Cada vez que un paquete sospechoso envía datos, la función los intercepta usando base64.b64decode() para decodificar cargas útiles de eventos entrantes. Este enfoque es particularmente efectivo para aplicaciones de alto tráfico donde el monitoreo manual no es factible. Al agregar automáticamente paquetes no autorizados a una lista de bloqueo, estas soluciones brindan una forma escalable de combatir la actividad fraudulenta. Estas estrategias ejemplifican cómo las herramientas modernas pueden salvaguardar los recursos críticos y al mismo tiempo garantizar un rendimiento óptimo y tranquilidad para los desarrolladores. 😊

// 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)

Mejora de la seguridad de Firebase y BigQuery contra el acceso no autorizado

Un aspecto crucial para proteger sus canalizaciones de Firebase y BigQuery es comprender los mecanismos que aprovechan los atacantes para eludir los controles. Los APK sometidos a ingeniería inversa suelen inyectar datos no autorizados en BigQuery imitando el comportamiento legítimo de las aplicaciones. Esto se logra mediante el uso de herramientas que eliminan o modifican el APK para deshabilitar medidas de seguridad como la validación del certificado SHA. Al hacerlo, estas aplicaciones maliciosas envían datos que parecen auténticos pero que no provienen de su aplicación original, lo que satura sus análisis. 🔐

Otra área que vale la pena explorar es el uso de Reglas de seguridad de Firebase para limitar las operaciones de escritura de datos a fuentes verificadas. Estas reglas pueden imponer condiciones basadas en la autenticación del usuario, identificadores de aplicaciones y tokens personalizados. Por ejemplo, habilitar reglas de Realtime Database que cotejen los nombres de los paquetes con una lista verificada almacenada en Firestore garantiza que solo las aplicaciones aprobadas puedan escribir datos. Este enfoque reduce la exposición al tráfico malicioso y aumenta la confiabilidad de sus análisis. 📊

Además, el registro y el monitoreo desempeñan un papel vital en la identificación de actividades sospechosas. Google Cloud proporciona herramientas como Cloud Logging para realizar un seguimiento de todas las solicitudes de API realizadas a Firebase o BigQuery. Las auditorías periódicas que utilizan estos registros pueden descubrir patrones o intentos repetidos de aplicaciones no autorizadas, lo que permite una intervención oportuna. Combinar estas estrategias con actualizaciones periódicas de las funciones de seguridad de su aplicación garantiza una defensa más completa contra las amenazas en evolución en el panorama digital actual.