Firebase 앱에서 BigQuery로의 알 수 없는 패키지 삽입 문제 해결

BigQuery에 예기치 않은 데이터 삽입 문제 해결

10월 19일, Android 애플리케이션용 Firebase Crashlytics에서 예상치 못한 문제가 대거 등장하기 시작했습니다. 이러한 오류는 Google Play Console에 표시되지 않는 알 수 없는 패키지와 관련되어 있어 당혹스러웠습니다. Firebase 팀은 백엔드의 근본 원인을 신속하게 해결했지만 이야기는 여기서 끝나지 않았습니다. 📉

충돌 오류가 수정된 후 또 다른 이상이 나타났습니다. BigQuery는 알 수 없는 앱 패키지로부터 삽입을 수신하기 시작했습니다. Firebase와 GCP 모두에서 SHA 인증서 검증을 구현했음에도 불구하고 이 알 수 없는 활동이 지속되어 개발자는 답을 찾게 되었습니다. 🕵️‍♂️

이 동작의 원인 중 하나는 공격자가 합법적인 요청을 모방하기 위해 수정된 버전의 앱을 만드는 APK 리버스 엔지니어링입니다. Firebase의 초기 문제를 완화한 후에도 설명할 수 없는 BigQuery 삽입으로 인해 데이터 보안 및 오용에 대한 심각한 우려가 제기되었습니다.

이 게시물에서는 이러한 패키지가 보호 장치를 우회하여 BigQuery에 데이터를 삽입하고, 잠재적인 취약점을 찾아내고, 무단 액세스를 방지하기 위한 실질적인 조치를 살펴보는 방법을 살펴보겠습니다. 이러한 문제를 해결하는 것은 앱 분석 파이프라인의 무결성을 유지하고 사용자 데이터를 안전하게 유지하는 데 필수적입니다. 🔒

명령	사용예
bigquery.query()	이 함수는 BigQuery 테이블에 대해 SQL 쿼리를 실행하고 결과를 반환합니다. 승인되지 않은 패키지 이름을 데이터 세트의 알려진 승인된 패키지 목록과 비교하여 식별하는 것이 중요합니다.
db.reference()	Firebase 실시간 데이터베이스의 특정 위치에 대한 참조를 만드는 데 사용됩니다. 이 솔루션에서는 앱 패키지 이름을 동적으로 차단하거나 승인하는 데 사용됩니다.
set()	Firebase의 특정 데이터베이스 참조에 데이터를 씁니다. 여기서는 "blockedPackages" 참조에 해당 이름을 추가하여 승인되지 않은 패키지를 차단하는 데 사용됩니다.
initializeApp()	동적 검증 및 차단을 위해 백엔드 스크립트가 실시간 데이터베이스와 같은 Firebase 서비스와 상호작용할 수 있도록 Firebase Admin SDK를 초기화합니다.
result()	Python의 BigQuery 쿼리 실행 프로세스의 일부인 이 함수는 승인되지 않은 패키지 이름 추출과 같은 추가 처리를 위해 쿼리 결과 세트를 가져옵니다.
SELECT DISTINCT	BigQuery 데이터세트에서 고유한 패키지 이름만 검색하여 중복 항목이 처리되거나 차단되지 않도록 쿼리 내에서 사용되는 SQL 명령어입니다.
base64.b64decode()	Base64로 인코딩된 문자열을 디코딩합니다. 이는 인코딩된 Cloud 함수 이벤트 페이로드를 처리하여 스크립트가 원시 데이터를 처리할 수 있도록 하는 것과 관련이 있습니다.
child()	Firebase 데이터베이스 참조 내에서 특정 하위 노드를 생성하거나 탐색하는 데 사용됩니다. "blockedPackages" 노드 아래에 차단된 개별 패키지 이름을 추가하는 등 구조화되고 대상이 지정된 업데이트가 가능합니다.
NOT IN	승인되지 않은 패키지 목록을 가져오는 동안 승인된 패키지를 제외하기 위해 BigQuery 쿼리에 사용되는 SQL 연산자입니다. 의심스러운 패키지 이름만 처리되도록 합니다.
console.error()	Node.js의 콘솔에 오류를 기록합니다. 예기치 않은 오류에 대한 디버깅 정보를 제공하여 스크립트를 더욱 강력하고 문제 해결하기 쉽게 만듭니다.

무단 BigQuery 삽입 탐색 및 방지

이전에 제공된 스크립트는 BigQuery에 대한 무단 데이터 삽입 문제를 해결하는 데 중점을 두었습니다. 이 스크립트는 Firebase Admin SDK와 Google Cloud의 BigQuery API를 사용하여 의심스러운 패키지 활동을 모니터링, 분석, 차단합니다. Node.js로 작성된 첫 번째 스크립트는 사전 정의된 승인 패키지 목록과 비교하여 알 수 없는 패키지 이름을 BigQuery에 쿼리하는 방법을 보여줍니다. SQL 쿼리를 실행하여 명령을 실행하면 스크립트는 확인된 이름과 일치하지 않는 고유한 패키지 이름을 격리합니다. 이는 잠재적인 악성 앱을 찾아내고 분석 파이프라인에서 데이터 보안을 유지하는 데 도움이 됩니다. 🛡️

승인되지 않은 패키지가 식별되면 스크립트는 Firebase의 실시간 데이터베이스를 활용하여 '차단된 패키지' 목록을 관리합니다. 이는 다음을 사용하여 달성됩니다. 그리고 명령을 통해 개발자는 차단 목록을 실시간으로 동적으로 업데이트할 수 있습니다. 예를 들어 'com.hZVoqbRXhUWsP51a'와 같은 알 수 없는 앱 패키지가 감지되면 자동으로 차단 목록에 추가됩니다. 이를 통해 의심스러운 활동이 신속하게 해결되어 분석 인프라를 보호하는 강력한 메커니즘이 생성됩니다. 이러한 사전 조치는 특히 다음과 같은 경우 악용을 방지하는 데 매우 중요합니다. .

Python 구현은 유사한 작업 흐름을 제공하지만 다음과 같은 기능을 활용하는 보다 자세한 이벤트 처리를 포함합니다. 쿼리 출력을 처리합니다. 예를 들어 실제 시나리오에서 어린이용으로 설계된 앱이 분석 데이터베이스에서 알 수 없는 게임 패키지의 항목을 보기 시작한다고 상상해 보세요. 개발자는 Python 스크립트를 사용하여 문제가 있는 패키지를 식별할 수 있을 뿐만 아니라 해당 패키지의 데이터 스트림을 즉시 차단할 수도 있습니다. 이 프로세스를 자동화함으로써 팀은 귀중한 시간을 절약하고 데이터 손상 위험을 최소화합니다. 🚀

추가 보안을 위해 Cloud Function 구현은 BigQuery 로그를 실시간으로 모니터링합니다. 의심스러운 패키지가 데이터를 보낼 때마다 함수는 다음을 사용하여 이를 가로챕니다. 들어오는 이벤트 페이로드를 디코딩합니다. 이 접근 방식은 수동 모니터링이 불가능한 트래픽이 많은 애플리케이션에 특히 효과적입니다. 승인되지 않은 패키지를 차단 목록에 자동으로 추가함으로써 이러한 솔루션은 사기 활동을 방지할 수 있는 확장 가능한 방법을 제공합니다. 이러한 전략은 최신 도구가 핵심 리소스를 보호하는 동시에 개발자에게 최적의 성능과 마음의 평화를 보장할 수 있는 방법을 보여줍니다. 😊

// 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)

무단 액세스에 대비하여 Firebase 및 BigQuery 보안 강화

Firebase 및 BigQuery 파이프라인 보안의 중요한 측면 중 하나는 공격자가 제어를 우회하기 위해 이용하는 메커니즘을 이해하는 것입니다. 리버스 엔지니어링된 APK는 적법한 앱 동작을 모방하여 BigQuery에 승인되지 않은 데이터를 삽입하는 경우가 많습니다. 이는 SHA 인증서 검증과 같은 보안 조치를 비활성화하기 위해 APK를 제거하거나 수정하는 도구를 사용하여 달성됩니다. 그렇게 함으로써 이러한 악성 앱은 실제처럼 보이지만 원래 앱에서 가져온 것이 아닌 데이터를 전송하여 분석을 복잡하게 만듭니다. 🔐

살펴볼 가치가 있는 또 다른 영역은 Firebase 보안 규칙을 사용하여 데이터 쓰기 작업을 확인된 소스로 제한하는 것입니다. 이러한 규칙은 사용자 인증, 앱 식별자 및 사용자 지정 토큰을 기반으로 조건을 적용할 수 있습니다. 예를 들어 Firestore에 저장된 확인된 목록과 패키지 이름을 대조 확인하는 실시간 데이터베이스 규칙을 활성화하면 승인된 앱만 데이터를 쓸 수 있습니다. 이 접근 방식은 악성 트래픽에 대한 노출을 줄이고 분석의 신뢰성을 높입니다. 📊

또한 로깅 및 모니터링은 의심스러운 활동을 식별하는 데 중요한 역할을 합니다. Google Cloud는 Cloud Logging과 같은 도구를 제공하여 Firebase 또는 BigQuery에 대한 모든 API 요청을 추적합니다. 이러한 로그를 사용한 정기적인 감사를 통해 승인되지 않은 앱의 패턴이나 반복적인 시도를 발견하여 적시에 개입할 수 있습니다. 이러한 전략과 앱의 보안 기능에 대한 주기적인 업데이트를 결합하면 오늘날의 디지털 환경에서 진화하는 위협에 대한 보다 포괄적인 방어가 보장됩니다.

1. APK의 리버스 엔지니어링이란 무엇입니까?
2. 리버스 엔지니어링은 공격자가 APK를 디컴파일하여 코드를 추출하거나 수정하는 프로세스입니다. 이로 인해 승인되지 않은 앱이 합법적인 요청을 모방하는 데이터를 보낼 수 있습니다. SHA 인증서 확인을 사용하면 이러한 위협에 대응하는 데 도움이 됩니다.
3. Firebase는 무단 데이터 액세스를 어떻게 방지하나요?
4. Firebase를 사용하면 개발자는 확인되지 않은 소스를 차단하기 위해 앱 식별자, 인증 토큰 또는 맞춤 로직을 기반으로 데이터 쓰기를 검증하는 보안 규칙을 설정할 수 있습니다.
5. BigQuery가 알 수 없는 앱으로부터 데이터를 수신하는 이유는 무엇인가요?
6. 알 수 없는 앱은 앱의 리버스 엔지니어링 버전이거나 API 호출을 모방하는 악성 앱일 수 있습니다. Firebase와 BigQuery 모두에 맞춤 확인 로직을 구현하면 이러한 데이터 입력을 중지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
7. BigQuery에서 의심스러운 활동을 모니터링하려면 어떻게 해야 하나요?
8. Google Cloud의 Cloud Logging을 사용하면 BigQuery에 대한 모든 데이터 요청과 쿼리를 모니터링하여 의심스러운 활동에 대한 가시성을 제공하고 빠른 응답을 제공할 수 있습니다.
9. Firebase에서 SHA 인증서는 어떤 역할을 합니까?
10. SHA 인증서는 Firebase에 대한 앱 요청을 인증하여 승인된 앱 버전만 백엔드에 액세스할 수 있도록 합니다. 이는 가짜 앱의 스푸핑된 요청을 방지하는 데 중요합니다.

Firebase 및 BigQuery 파이프라인을 보호하려면 리버스 엔지니어링된 APK 및 승인되지 않은 앱 요청과 같은 취약점을 해결해야 합니다. SHA 검증과 로깅 메커니즘을 결합함으로써 개발자는 분석 데이터를 더 효과적으로 제어할 수 있습니다. 사전 예방적 모니터링은 이러한 위험을 식별하고 완화하는 데 중요한 역할을 합니다. 🛠️

실시간 감지 및 포괄적인 Firebase 규칙을 통해 무단 항목을 신속하게 차단할 수 있습니다. 이러한 노력은 안전한 분석 환경을 보장하는 동시에 데이터 무결성을 보호합니다. 이러한 조치를 구현하면 잠재적인 악용에 대한 방어가 강화되고 애플리케이션 생태계에 대한 신뢰가 높아집니다. 😊