Resolver inserções de pacotes desconhecidas no BigQuery a partir de aplicativos do Firebase

Resolvendo a inserção inesperada de dados no BigQuery

Em 19 de outubro, uma onda de problemas inesperados começou a surgir no Firebase Crashlytics para aplicativos Android. Esses erros eram desconcertantes porque envolviam pacotes desconhecidos que não eram visíveis no Google Play Console. Embora a equipe do Firebase tenha resolvido rapidamente a causa raiz em seu back-end, a história não terminou aí. 📉

Depois que os erros de travamento foram corrigidos, outra anomalia surgiu: o BigQuery começou a receber inserções de pacotes de aplicativos desconhecidos. Apesar de implementar a validação de certificados SHA no Firebase e no GCP, essa atividade misteriosa persistiu, deixando os desenvolvedores em busca de respostas. 🕵️‍♂️

Uma possível razão por trás desse comportamento é a engenharia reversa de APK, em que os invasores criam versões modificadas de um aplicativo para imitar solicitações legítimas. Mesmo depois de mitigar os problemas iniciais com o Firebase, as inserções inexplicáveis ​​do BigQuery levantaram preocupações significativas sobre a segurança e o uso indevido dos dados.

Nesta postagem, veremos como esses pacotes podem contornar as proteções para inserir dados no BigQuery, descobrir possíveis vulnerabilidades e explorar medidas práticas para evitar acesso não autorizado. Lidar com esses problemas é essencial para manter a integridade do pipeline analítico do seu aplicativo e garantir que os dados do usuário permaneçam seguros. 🔒

Explorando e evitando inserções não autorizadas do BigQuery

Os scripts fornecidos anteriormente concentram-se em resolver o problema de inserções não autorizadas de dados no BigQuery. Esses scripts usam o SDK Admin do Firebase e a API BigQuery do Google Cloud para monitorar, analisar e bloquear atividades suspeitas de pacotes. O primeiro script escrito em Node.js demonstra como consultar o BigQuery em busca de nomes de pacotes desconhecidos, comparando-os com uma lista predefinida de pacotes autorizados. Ao executar uma consulta SQL com o SELECIONE DISTINTO comando, o script isola nomes de pacotes exclusivos que não correspondem aos verificados. Isso ajuda a identificar possíveis aplicativos não autorizados e a manter a segurança dos dados em pipelines de análise. 🛡️

Depois que os pacotes não autorizados são identificados, os scripts utilizam o Realtime Database do Firebase para gerenciar uma lista de “pacotes bloqueados”. Isto é conseguido usando o db.referência() e definir() comandos, permitindo que os desenvolvedores atualizem dinamicamente suas listas de bloqueio em tempo real. Por exemplo, quando um pacote de aplicativo desconhecido como "com.hZVoqbRXhUWsP51a" é detectado, ele é adicionado automaticamente à lista de bloqueio. Isso garante que qualquer atividade suspeita seja rapidamente resolvida, criando um mecanismo robusto para proteger sua infraestrutura analítica. Estas medidas pró-activas são cruciais para prevenir a exploração, especialmente em casos que envolvem APKs de engenharia reversa.

A implementação do Python fornece um fluxo de trabalho semelhante, mas inclui manipulação de eventos mais detalhada, aproveitando funções como resultado() para processar saídas de consulta. Por exemplo, em um cenário do mundo real, imagine que um aplicativo desenvolvido para crianças comece a ver entradas de um pacote de jogo desconhecido em seu banco de dados analítico. Usando o script Python, o desenvolvedor pode não apenas identificar o pacote ofensivo, mas também bloquear imediatamente seus fluxos de dados. Ao automatizar esse processo, a equipe economiza um tempo valioso e minimiza os riscos de corrupção de dados. 🚀

Para segurança adicional, a implementação do Cloud Function monitora os registros do BigQuery em tempo real. Sempre que um pacote suspeito envia dados, a função os intercepta usando base64.b64decode() para decodificar cargas úteis de eventos recebidos. Esta abordagem é particularmente eficaz para aplicações de alto tráfego onde o monitoramento manual é inviável. Ao adicionar automaticamente pacotes não autorizados a uma lista de bloqueio, essas soluções fornecem uma forma escalonável de combater atividades fraudulentas. Essas estratégias exemplificam como as ferramentas modernas podem proteger recursos críticos e, ao mesmo tempo, garantir o desempenho ideal e a tranquilidade dos desenvolvedores. 😊

// 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)

Aprimorando a segurança do Firebase e do BigQuery contra acesso não autorizado

Um aspecto crucial para proteger seus pipelines do Firebase e do BigQuery é compreender os mecanismos que os invasores exploram para contornar os controles. Os APKs de engenharia reversa geralmente injetam dados não autorizados no BigQuery imitando o comportamento legítimo do aplicativo. Isso é conseguido usando ferramentas que removem ou modificam o APK para desabilitar medidas de segurança como a validação de certificado SHA. Ao fazer isso, esses aplicativos maliciosos enviam dados que parecem autênticos, mas não são do aplicativo original, sobrecarregando suas análises. 🔐

Outra área que vale a pena explorar é o uso de Regras de segurança do Firebase para limitar as operações de gravação de dados a fontes verificadas. Essas regras podem impor condições com base na autenticação do usuário, identificadores de aplicativos e tokens personalizados. Por exemplo, ativar regras do Realtime Database que comparam nomes de pacotes com uma lista verificada armazenada no Firestore garante que apenas aplicativos aprovados possam gravar dados. Essa abordagem reduz a exposição ao tráfego malicioso e aumenta a confiabilidade de suas análises. 📊

Além disso, o registo e a monitorização desempenham um papel vital na identificação de atividades suspeitas. O Google Cloud fornece ferramentas como o Cloud Logging para rastrear todas as solicitações de API feitas ao Firebase ou BigQuery. Auditorias regulares usando esses registros podem revelar padrões ou tentativas repetidas de aplicativos não autorizados, permitindo uma intervenção oportuna. A combinação dessas estratégias com atualizações periódicas dos recursos de segurança do seu aplicativo garante uma defesa mais abrangente contra ameaças em evolução no cenário digital atual.