Firebase ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಂದ BigQuery ಗೆ ಅಜ್ಞಾತ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಒಳಸೇರಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

BigQuery ಗೆ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಡೇಟಾ ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ತಿಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಅಕ್ಟೋಬರ್ 19 ರಂದು, Android ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ Firebase Crashlytics ನಲ್ಲಿ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಅಲೆಯು ಹೊರಹೊಮ್ಮಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು. Google Play ಕನ್ಸೋಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಗೋಚರಿಸದ ಅಜ್ಞಾತ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕಾರಣ ಈ ದೋಷಗಳು ಗೊಂದಲಕ್ಕೀಡಾಗಿವೆ. ಫೈರ್‌ಬೇಸ್ ತಂಡವು ತಮ್ಮ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೂಲ ಕಾರಣವನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಿದರೂ, ಕಥೆ ಅಲ್ಲಿಗೆ ಮುಗಿಯಲಿಲ್ಲ. 📉

ಕ್ರ್ಯಾಶ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿದ ನಂತರ, ಮತ್ತೊಂದು ಅಸಂಗತತೆ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿತು-BigQuery ಅಪರಿಚಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳಿಂದ ಒಳಸೇರಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿತು. Firebase ಮತ್ತು GCP ಎರಡರಲ್ಲೂ SHA ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದ್ದರೂ, ಈ ನಿಗೂಢ ಚಟುವಟಿಕೆಯು ಮುಂದುವರಿದು, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವಂತೆ ಮಾಡಿತು. 🕵️‍♂️

ಈ ನಡವಳಿಕೆಯ ಹಿಂದಿನ ಒಂದು ಸಂಭವನೀಯ ಕಾರಣವೆಂದರೆ APK ರಿವರ್ಸ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ಅಲ್ಲಿ ಆಕ್ರಮಣಕಾರರು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಲು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತಾರೆ. Firebase ನೊಂದಿಗೆ ಆರಂಭಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಿದ ನಂತರವೂ, ವಿವರಿಸಲಾಗದ BigQuery ಒಳಸೇರಿಸುವಿಕೆಗಳು ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ದುರುಪಯೋಗದ ಬಗ್ಗೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಕಾಳಜಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿವೆ.

ಈ ಪೋಸ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, BigQuery ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೇರಿಸಲು, ಸಂಭಾವ್ಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ತಡೆಯಲು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಅಂತಹ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳು ಸುರಕ್ಷತೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ನಾವು ಧುಮುಕುತ್ತೇವೆ. ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ. 🔒

ಆಜ್ಞೆ	ಬಳಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆ
bigquery.query()	ಈ ಕಾರ್ಯವು BigQuery ಟೇಬಲ್ ವಿರುದ್ಧ SQL ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ತಿಳಿದಿರುವ ಅಧಿಕೃತ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳ ಪಟ್ಟಿಗೆ ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಇದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
db.reference()	ಫೈರ್‌ಬೇಸ್ ರಿಯಲ್‌ಟೈಮ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಳದ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪರಿಹಾರದಲ್ಲಿ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲು ಅಥವಾ ಅಧಿಕೃತಗೊಳಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
set()	ಫೈರ್‌ಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಉಲ್ಲೇಖಕ್ಕೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ, ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳ ಹೆಸರನ್ನು "ಬ್ಲಾಕ್ಡ್‌ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳು" ಉಲ್ಲೇಖಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
initializeApp()	ಡೈನಾಮಿಕ್ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ರಿಯಲ್‌ಟೈಮ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಂತಹ Firebase ಸೇವೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂವಹಿಸಲು ಅನುಮತಿಸಲು Firebase Admin SDK ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ.
result()	ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿನ BigQuery ಕ್ವೆರಿ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ, ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವಂತಹ ಮುಂದಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಈ ಕಾರ್ಯವು ಪ್ರಶ್ನೆ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
SELECT DISTINCT	BigQuery ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಿಂದ ಅನನ್ಯ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಪ್ರಶ್ನೆಯೊಳಗೆ SQL ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಯಾವುದೇ ನಕಲುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
base64.b64decode()	Base64-ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಿದ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಕ್ಲೌಡ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಈವೆಂಟ್ ಪೇಲೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿದೆ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದೆಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
child()	Firebase ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಉಲ್ಲೇಖದಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚೈಲ್ಡ್ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅಥವಾ ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು "ಬ್ಲಾಕ್ಡ್ ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳು" ನೋಡ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವಂತಹ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಿತ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
NOT IN	ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಅಧಿಕೃತ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಲು BigQuery ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲಿ SQL ಆಪರೇಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
console.error()	Node.js ನಲ್ಲಿ ಕನ್ಸೋಲ್‌ಗೆ ದೋಷಗಳನ್ನು ಲಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ವೈಫಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾಗಿ ಮತ್ತು ದೋಷನಿವಾರಣೆಗೆ ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಅನಧಿಕೃತ BigQuery ಒಳಸೇರಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತಡೆಯುವುದು

ಮೊದಲು ಒದಗಿಸಿದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು BigQuery ಗೆ ಅನಧಿಕೃತ ಡೇಟಾ ಇನ್ಸರ್ಟ್‌ಗಳ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಗಮನಹರಿಸುತ್ತವೆ. ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು, ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲು ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು Firebase Admin SDK ಮತ್ತು Google Cloud ನ BigQuery API ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. Node.js ನಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲಾದ ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್, ಅಧಿಕೃತ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳ ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಪಟ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಅಪರಿಚಿತ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಹೆಸರುಗಳಿಗಾಗಿ BigQuery ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಶ್ನಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರೊಂದಿಗೆ SQL ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕಮಾಂಡ್, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನನ್ಯ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ ಅದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಪದಗಳಿಗಿಂತ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಸಂಭಾವ್ಯ ರಾಕ್ಷಸ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 🛡️

ಒಮ್ಮೆ ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದರೆ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು "ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳ" ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು Firebase ನ ರಿಯಲ್‌ಟೈಮ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಇದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆಜ್ಞೆಗಳು, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ಬ್ಲಾಕ್‌ಲಿಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "com.hZVoqbRXhUWsP51a" ನಂತಹ ಅಜ್ಞಾತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಪತ್ತೆಯಾದಾಗ, ಅದನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಬ್ಲಾಕ್‌ಲಿಸ್ಟ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಯಾವುದೇ ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸುವುದನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ನಿಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸಲು ದೃಢವಾದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಶೋಷಣೆಯನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟುವಲ್ಲಿ ಇಂತಹ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಕ್ರಮಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ .

ಪೈಥಾನ್ ಅನುಷ್ಠಾನವು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾದ ಈವೆಂಟ್ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಪ್ರಶ್ನೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ಮಕ್ಕಳಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ತನ್ನ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಜ್ಞಾತ ಗೇಮಿಂಗ್ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ನಿಂದ ನಮೂದುಗಳನ್ನು ನೋಡಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ. ಪೈಥಾನ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಡೆವಲಪರ್ ಆಕ್ಷೇಪಾರ್ಹ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಅದರ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರೀಮ್‌ಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಬಹುದು. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ತಂಡವು ಅಮೂಲ್ಯ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಭ್ರಷ್ಟಾಚಾರದ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 🚀

ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಭದ್ರತೆಗಾಗಿ, ಕ್ಲೌಡ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನುಷ್ಠಾನವು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ BigQuery ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಳುಹಿಸಿದಾಗ, ಕಾರ್ಯವು ಅದನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರತಿಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ ಒಳಬರುವ ಈವೆಂಟ್ ಪೇಲೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡಲು. ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಅಸಮರ್ಥವಾಗಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಟ್ರಾಫಿಕ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಈ ವಿಧಾನವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಬ್ಲಾಕ್‌ಲಿಸ್ಟ್‌ಗೆ ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಈ ಪರಿಹಾರಗಳು ಮೋಸದ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಅಭಿವರ್ಧಕರಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಮನಸ್ಸಿನ ಶಾಂತಿಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವಾಗ ಆಧುನಿಕ ಉಪಕರಣಗಳು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂರಕ್ಷಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಇಂತಹ ತಂತ್ರಗಳು ಉದಾಹರಿಸುತ್ತವೆ. 😊

// 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)

ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ರವೇಶದ ವಿರುದ್ಧ Firebase ಮತ್ತು BigQuery ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು

ನಿಮ್ಮ Firebase ಮತ್ತು BigQuery ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸುವ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡಲು ಆಕ್ರಮಣಕಾರರು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ರಿವರ್ಸ್-ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ APK ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅನಧಿಕೃತ ಡೇಟಾವನ್ನು BigQuery ಗೆ ಸೇರಿಸುತ್ತವೆ. SHA ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದಂತಹ ಭದ್ರತಾ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು APK ಅನ್ನು ಸ್ಟ್ರಿಪ್ ಮಾಡುವ ಅಥವಾ ಮಾರ್ಪಡಿಸುವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹಾಗೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಈ ರಾಕ್ಷಸ ಆ್ಯಪ್‌ಗಳು ನಿಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತಗೊಳಿಸಿ, ಅಧಿಕೃತವಾಗಿ ಗೋಚರಿಸುವ ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ಮೂಲ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಿಂದ ಅಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತವೆ. 🔐

ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಯೋಗ್ಯವಾದ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರದೇಶವೆಂದರೆ ಫೈರ್‌ಬೇಸ್ ಸೆಕ್ಯುರಿಟಿ ರೂಲ್ಸ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾ ಬರೆಯುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸಲು. ಈ ನಿಯಮಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ದೃಢೀಕರಣ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮ್ ಟೋಕನ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಫೈರ್‌ಸ್ಟೋರ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಪಟ್ಟಿಯ ವಿರುದ್ಧ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಕ್ರಾಸ್-ಚೆಕ್ ಮಾಡುವ ನೈಜ ಸಮಯದ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು ಅನುಮೋದಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮಾತ್ರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬರೆಯಬಹುದು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ಸಂಚಾರಕ್ಕೆ ಒಡ್ಡಿಕೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. 📊

ಇದಲ್ಲದೆ, ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಲಾಗಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ. Firebase ಅಥವಾ BigQuery ಗೆ ಮಾಡಿದ ಎಲ್ಲಾ API ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು Cloud Logging ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು Google Cloud ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಲಾಗ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ನಿಯಮಿತ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಳು ಅನಧಿಕೃತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಂದ ನಮೂನೆಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು, ಇದು ಸಮಯೋಚಿತ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪಕ್ಕೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಭದ್ರತಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ ಆವರ್ತಕ ನವೀಕರಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ಇಂದಿನ ಡಿಜಿಟಲ್ ಲ್ಯಾಂಡ್‌ಸ್ಕೇಪ್‌ನಲ್ಲಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಬೆದರಿಕೆಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಗ್ರ ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

1. APK ಗಳ ರಿವರ್ಸ್-ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಎಂದರೇನು?
2. ರಿವರ್ಸ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಆಕ್ರಮಣಕಾರರು APK ಅನ್ನು ಅದರ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಅಥವಾ ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಡಿಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಕಾನೂನುಬದ್ಧ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಅನಧಿಕೃತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. SHA ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಈ ಬೆದರಿಕೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
3. ಅನಧಿಕೃತ ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು Firebase ಹೇಗೆ ತಡೆಯುತ್ತದೆ?
4. ಫೈರ್‌ಬೇಸ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸುರಕ್ಷತಾ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಅದು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳು, ದೃಢೀಕರಣ ಟೋಕನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಕಸ್ಟಮ್ ಲಾಜಿಕ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತದೆ ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಮೂಲಗಳನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲು.
5. BigQuery ಅಪರಿಚಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಏಕೆ ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಿದೆ?
6. ಅಜ್ಞಾತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ರಿವರ್ಸ್-ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಆವೃತ್ತಿಗಳಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ API ಕರೆಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ರಾಕ್ಷಸ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಾಗಿರಬಹುದು. Firebase ಮತ್ತು BigQuery ಎರಡರಲ್ಲೂ ಕಸ್ಟಮ್ ಪರಿಶೀಲನೆ ತರ್ಕ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ಅಂತಹ ಡೇಟಾ ನಮೂದುಗಳನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
7. BigQuery ನಲ್ಲಿ ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬಹುದು?
8. Google ಕ್ಲೌಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಕ್ಲೌಡ್ ಲಾಗಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನೀವು BigQuery ಗೆ ಮಾಡಿದ ಎಲ್ಲಾ ಡೇಟಾ ವಿನಂತಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಅನುಮಾನಾಸ್ಪದ ಚಟುವಟಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಗೋಚರತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ತ್ವರಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಬಹುದು.
9. Firebase ನಲ್ಲಿ SHA ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರವು ಯಾವ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ?
10. SHA ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರಗಳು Firebase ಗೆ ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತವೆ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಅನುಮೋದಿತ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಮಾತ್ರ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ನಕಲಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಂದ ವಂಚನೆಯ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ತಡೆಯಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.

Firebase ಮತ್ತು BigQuery ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸುವುದು ರಿವರ್ಸ್-ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ APK ಗಳು ಮತ್ತು ಅನಧಿಕೃತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ವಿನಂತಿಗಳಂತಹ ದುರ್ಬಲತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. SHA ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಲಾಗಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ತಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಉತ್ತಮ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು. ಅಂತಹ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ತಗ್ಗಿಸುವಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ. 🛠️

ನೈಜ-ಸಮಯದ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರ ಫೈರ್‌ಬೇಸ್ ನಿಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ, ಅನಧಿಕೃತ ನಮೂದುಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಬಹುದು. ಸುರಕ್ಷಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾ ಪರಿಸರವನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವಾಗ ಈ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಶೋಷಣೆಯ ವಿರುದ್ಧ ನಿಮ್ಮ ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. 😊