Rozwiązywanie nieznanych wstawień pakietów do BigQuery z aplikacji Firebase

Rozwiązanie problemu nieoczekiwanego wstawienia danych do BigQuery

19 października w aplikacji Firebase Crashlytics dla Androida zaczęła pojawiać się fala nieoczekiwanych problemów. Te błędy były zaskakujące, ponieważ dotyczyły nieznanych pakietów, które nie były widoczne w Konsoli Google Play. Chociaż zespół Firebase szybko rozwiązał pierwotną przyczynę na swoim zapleczu, historia się na tym nie zakończyła. 📉

Po naprawieniu błędów związanych z awariami pojawiła się kolejna anomalia — BigQuery zaczęło otrzymywać wstawki z nieznanych pakietów aplikacji. Pomimo wdrożenia sprawdzania poprawności certyfikatu SHA zarówno w Firebase, jak i GCP, ta tajemnicza aktywność nie ustąpiła, pozostawiając programistów szukających odpowiedzi. 🕵️‍♂️

Jedną z możliwych przyczyn takiego zachowania jest inżynieria wsteczna pakietu APK, podczas której osoby atakujące tworzą zmodyfikowane wersje aplikacji w celu naśladowania prawidłowych żądań. Nawet po rozwiązaniu początkowych problemów z Firebase niewyjaśnione wstawki BigQuery wzbudziły poważne obawy dotyczące bezpieczeństwa danych i niewłaściwego ich wykorzystania.

W tym poście przyjrzymy się, jak takie pakiety mogą ominąć zabezpieczenia, aby umieścić dane w BigQuery, odkryć potencjalne luki w zabezpieczeniach i zbadać praktyczne środki zapobiegające nieautoryzowanemu dostępowi. Rozwiązanie takich problemów jest niezbędne do utrzymania integralności analityki aplikacji i zapewnienia bezpieczeństwa danych użytkowników. 🔒

Eksplorowanie i zapobieganie nieautoryzowanym wstawieniom BigQuery

Dostarczone wcześniej skrypty skupiają się na rozwiązaniu problemu nieautoryzowanego wprowadzania danych do BigQuery. Te skrypty korzystają z pakietu Firebase Admin SDK i interfejsu BigQuery API Google Cloud do monitorowania, analizowania i blokowania podejrzanej aktywności pakietów. Pierwszy skrypt napisany w Node.js demonstruje, jak odpytywać BigQuery o nieznane nazwy pakietów, porównując je z predefiniowaną listą autoryzowanych pakietów. Wykonując zapytanie SQL za pomocą WYBIERZ WYRÓŻNIONY polecenie, skrypt izoluje unikalne nazwy pakietów, które nie odpowiadają zweryfikowanym. Pomaga to wskazać potencjalne nieuczciwe aplikacje i zachować bezpieczeństwo danych w potokach analitycznych. 🛡️

Po zidentyfikowaniu nieautoryzowanych pakietów skrypty wykorzystują bazę danych czasu rzeczywistego Firebase do zarządzania listą „zablokowanych pakietów”. Osiąga się to za pomocą db.reference() I ustawić() poleceń, umożliwiając programistom dynamiczną aktualizację list zablokowanych w czasie rzeczywistym. Na przykład po wykryciu nieznanego pakietu aplikacji, takiego jak „com.hZVoqbRXhUWsP51a”, jest on automatycznie dodawany do listy zablokowanych. Zapewnia to szybkie reagowanie na wszelkie podejrzane działania, tworząc solidny mechanizm zabezpieczający infrastrukturę analityczną. Takie proaktywne środki mają kluczowe znaczenie w zapobieganiu wyzyskowi, szczególnie w przypadkach związanych z nim poddane inżynierii wstecznej pliki APK.

Implementacja Pythona zapewnia podobny przepływ pracy, ale obejmuje bardziej szczegółową obsługę zdarzeń, wykorzystując funkcje takie jak wynik() do przetwarzania wyników zapytań. Na przykład w rzeczywistym świecie wyobraź sobie, że aplikacja przeznaczona dla dzieci zaczyna widzieć w swojej bazie danych analitycznych wpisy z nieznanego pakietu gier. Korzystając ze skryptu Pythona, programista może nie tylko zidentyfikować pakiet naruszający zasady, ale także natychmiast zablokować jego strumienie danych. Automatyzując ten proces, zespół oszczędza cenny czas i minimalizuje ryzyko uszkodzenia danych. 🚀

Aby zapewnić dodatkowe bezpieczeństwo, implementacja Cloud Function monitoruje logi BigQuery w czasie rzeczywistym. Ilekroć podejrzany pakiet wysyła dane, funkcja przechwytuje je za pomocą dekodowanie base64.b64() do dekodowania przychodzących ładunków zdarzeń. To podejście jest szczególnie skuteczne w zastosowaniach o dużym natężeniu ruchu, gdzie ręczne monitorowanie jest niewykonalne. Dzięki automatycznemu dodawaniu nieautoryzowanych pakietów do listy zablokowanych rozwiązania te zapewniają skalowalny sposób zwalczania oszukańczych działań. Takie strategie ilustrują, jak nowoczesne narzędzia mogą chronić krytyczne zasoby, zapewniając jednocześnie optymalną wydajność i spokój ducha programistom. 😊

// 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)

Zwiększanie bezpieczeństwa Firebase i BigQuery przed nieautoryzowanym dostępem

Jednym z kluczowych aspektów zabezpieczania potoków Firebase i BigQuery jest zrozumienie mechanizmów, które atakujący wykorzystują do ominięcia kontroli. Pliki APK poddane inżynierii wstecznej często wprowadzają nieautoryzowane dane do BigQuery, naśladując legalne zachowanie aplikacji. Osiąga się to za pomocą narzędzi, które usuwają lub modyfikują plik APK w celu wyłączenia środków bezpieczeństwa, takich jak weryfikacja certyfikatu SHA. W ten sposób te nieuczciwe aplikacje wysyłają dane, które wydają się autentyczne, ale nie pochodzą z oryginalnej aplikacji, zaśmiecając Twoje analizy. 🔐

Kolejnym obszarem wartym zbadania jest zastosowanie Reguł bezpieczeństwa Firebase w celu ograniczenia operacji zapisu danych do zweryfikowanych źródeł. Te reguły mogą wymuszać warunki na podstawie uwierzytelniania użytkownika, identyfikatorów aplikacji i tokenów niestandardowych. Na przykład włączenie reguł bazy danych czasu rzeczywistego, które sprawdzają nazwy pakietów ze zweryfikowaną listą przechowywaną w Firestore, gwarantuje, że tylko zatwierdzone aplikacje będą mogły zapisywać dane. Takie podejście zmniejsza narażenie na złośliwy ruch i zwiększa niezawodność analiz. 📊

Ponadto rejestrowanie i monitorowanie odgrywają istotną rolę w identyfikowaniu podejrzanych działań. Google Cloud udostępnia narzędzia takie jak Cloud Logging umożliwiające śledzenie wszystkich żądań API wysyłanych do Firebase lub BigQuery. Regularne audyty wykorzystujące te dzienniki mogą wykryć wzorce lub powtarzające się próby nieautoryzowanych aplikacji, umożliwiając szybką interwencję. Połączenie takich strategii z okresowymi aktualizacjami funkcji zabezpieczeń aplikacji zapewnia bardziej kompleksową ochronę przed ewoluującymi zagrożeniami w dzisiejszym cyfrowym krajobrazie.