Menyelesaikan Sisipan Pakej Tidak Diketahui ke dalam BigQuery daripada Firebase Apps

Menangani Sisipan Data Tidak Dijangka ke dalam BigQuery

Pada 19 Oktober, gelombang isu yang tidak dijangka mula muncul dalam aplikasi Firebase Crashlytics untuk Android. Ralat ini membingungkan kerana ia melibatkan pakej tidak diketahui yang tidak kelihatan dalam Konsol Google Play. Walaupun pasukan Firebase cepat menyelesaikan punca di bahagian belakang mereka, cerita itu tidak berakhir di situ. 📉

Selepas ralat ranap sistem dibetulkan, anomali lain muncul—BigQuery mula menerima sisipan daripada pakej apl yang tidak diketahui. Walaupun melaksanakan pengesahan sijil SHA dalam Firebase dan GCP, aktiviti misteri ini berterusan, menyebabkan pembangun mencari jawapan. 🕵️‍♂️

Satu sebab yang mungkin di sebalik tingkah laku ini ialah Kejuruteraan terbalik APK, di mana penyerang membuat versi apl yang diubah suai untuk meniru permintaan yang sah. Walaupun selepas mengurangkan isu awal dengan Firebase, sisipan BigQuery yang tidak dapat dijelaskan menimbulkan kebimbangan yang ketara tentang keselamatan dan penyalahgunaan data.

Dalam siaran ini, kita akan menyelami cara pakej tersebut boleh memintas perlindungan untuk memasukkan data ke dalam BigQuery, mendedahkan potensi kelemahan dan meneroka langkah praktikal untuk menghalang akses tanpa kebenaran. Menangani isu sedemikian adalah penting untuk mengekalkan integriti saluran analitis apl anda dan memastikan data pengguna kekal selamat. 🔒

Meneroka dan Mencegah Sisipan BigQuery Tanpa Kebenaran

Skrip yang diberikan sebelum ini memfokuskan pada menangani isu sisipan data yang tidak dibenarkan ke dalam BigQuery. Skrip ini menggunakan SDK Pentadbir Firebase dan API BigQuery Google Cloud untuk memantau, menganalisis dan menyekat aktiviti pakej yang mencurigakan. Skrip pertama yang ditulis dalam Node.js menunjukkan cara untuk menanyakan BigQuery untuk nama pakej yang tidak diketahui dengan membandingkannya dengan senarai pakej yang dipratakrifkan. Dengan melaksanakan pertanyaan SQL dengan PILIH YANG BERBEZA perintah, skrip mengasingkan nama pakej unik yang tidak sepadan dengan nama yang disahkan. Ini membantu menentukan apl penyangak yang berpotensi dan mengekalkan keselamatan data dalam saluran paip analitik. 🛡️

Setelah pakej yang tidak dibenarkan dikenal pasti, skrip menggunakan Pangkalan Data Masa Nyata Firebase untuk mengurus senarai "blockedPackages." Ini dicapai menggunakan db.reference() dan set() arahan, membenarkan pembangun mengemas kini senarai sekat mereka secara dinamik dalam masa nyata. Contohnya, apabila pakej apl yang tidak diketahui seperti "com.hZVoqbRXhUWsP51a" dikesan, ia ditambahkan pada senarai sekat secara automatik. Ini memastikan sebarang aktiviti yang mencurigakan ditangani dengan pantas, mewujudkan mekanisme yang teguh untuk menjamin infrastruktur analitis anda. Langkah proaktif sebegini adalah penting dalam mencegah eksploitasi, terutamanya dalam kes yang melibatkan APK kejuruteraan terbalik.

Pelaksanaan Python menyediakan aliran kerja yang serupa tetapi termasuk pengendalian acara yang lebih terperinci, memanfaatkan fungsi seperti hasil() untuk memproses output pertanyaan. Sebagai contoh, dalam senario dunia sebenar, bayangkan apl yang direka untuk kanak-kanak mula melihat entri daripada pakej permainan yang tidak diketahui dalam pangkalan data analitiknya. Menggunakan skrip Python, pembangun bukan sahaja boleh mengenal pasti pakej yang menyinggung perasaan tetapi juga menyekat aliran datanya dengan segera. Dengan mengautomasikan proses ini, pasukan menjimatkan masa yang berharga dan meminimumkan risiko rasuah data. 🚀

Untuk keselamatan tambahan, pelaksanaan Cloud Function memantau log BigQuery dalam masa nyata. Setiap kali pakej yang mencurigakan menghantar data, fungsi memintas ia menggunakan base64.b64decode() untuk menyahkod muatan acara masuk. Pendekatan ini amat berkesan untuk aplikasi trafik tinggi di mana pemantauan manual tidak dapat dilaksanakan. Dengan menambahkan pakej yang tidak dibenarkan secara automatik pada senarai sekat, penyelesaian ini menyediakan cara berskala untuk memerangi aktiviti penipuan. Strategi sedemikian menunjukkan cara alat moden boleh melindungi sumber kritikal sambil memastikan prestasi optimum dan ketenangan fikiran untuk pembangun. 😊

// 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)

Meningkatkan Keselamatan Firebase dan BigQuery Terhadap Akses Tanpa Kebenaran

Satu aspek penting dalam melindungi saluran paip Firebase dan BigQuery anda ialah memahami mekanisme yang digunakan oleh penyerang untuk memintas kawalan. APK kejuruteraan terbalik sering menyuntik data yang tidak dibenarkan ke dalam BigQuery dengan meniru gelagat apl yang sah. Ini dicapai dengan menggunakan alat yang menanggalkan atau mengubah suai APK untuk melumpuhkan langkah keselamatan seperti pengesahan sijil SHA. Dengan berbuat demikian, apl penyangak ini menghantar data yang kelihatan tulen tetapi bukan daripada apl asal anda, yang mengacaukan analitis anda. 🔐

Satu lagi bidang yang patut diterokai ialah penggunaan Peraturan Keselamatan Firebase untuk mengehadkan operasi menulis data kepada sumber yang disahkan. Peraturan ini boleh menguatkuasakan syarat berdasarkan pengesahan pengguna, pengecam apl dan token tersuai. Sebagai contoh, mendayakan peraturan Pangkalan Data Masa Nyata yang menyemak silang nama pakej terhadap senarai disahkan yang disimpan dalam Firestore memastikan bahawa hanya apl yang diluluskan boleh menulis data. Pendekatan ini mengurangkan pendedahan kepada trafik berniat jahat dan meningkatkan kebolehpercayaan analitis anda. 📊

Tambahan pula, pembalakan dan pemantauan memainkan peranan penting dalam mengenal pasti aktiviti yang mencurigakan. Google Cloud menyediakan alatan seperti Cloud Logging untuk menjejak semua permintaan API yang dibuat kepada Firebase atau BigQuery. Audit tetap menggunakan log ini boleh mendedahkan corak atau percubaan berulang daripada apl yang tidak dibenarkan, membolehkan campur tangan tepat pada masanya. Menggabungkan strategi sedemikian dengan kemas kini berkala pada ciri keselamatan apl anda memastikan pertahanan yang lebih komprehensif terhadap ancaman yang berkembang dalam landskap digital hari ini.