Rezolvarea inserțiilor de pachet necunoscute în BigQuery din aplicațiile Firebase

Abordarea inserării neașteptate a datelor în BigQuery

Pe 19 octombrie, un val de probleme neașteptate a început să apară în aplicațiile Firebase Crashlytics pentru Android. Aceste erori au fost derutante, deoarece implicau pachete necunoscute care nu erau vizibile în Google Play Console. În timp ce echipa Firebase a rezolvat rapid cauza principală pe backend-ul lor, povestea nu s-a încheiat aici. 📉

După ce erorile de blocare au fost remediate, a apărut o altă anomalie – BigQuery a început să primească inserții din pachete de aplicații necunoscute. În ciuda implementării validării certificatului SHA atât în ​​Firebase, cât și în GCP, această activitate misterioasă a persistat, lăsând dezvoltatorii să caute răspunsuri. 🕵️‍♂️

Un posibil motiv din spatele acestui comportament este Inginerie inversă APK, în care atacatorii creează versiuni modificate ale unei aplicații pentru a imita solicitările legitime. Chiar și după atenuarea problemelor inițiale cu Firebase, inserțiile inexplicabile BigQuery au ridicat îngrijorări semnificative cu privire la securitatea datelor și la utilizarea necorespunzătoare.

În această postare, vom analiza modul în care astfel de pachete ar putea ocoli măsurile de protecție pentru a introduce date în BigQuery, vom descoperi potențiale vulnerabilități și vom explora măsuri practice pentru a preveni accesul neautorizat. Abordarea acestor probleme este esențială pentru menținerea integrității conductei de analiză a aplicației dvs. și pentru a vă asigura că datele utilizatorilor rămân în siguranță. 🔒

Comanda	Exemplu de utilizare
bigquery.query()	Această funcție execută o interogare SQL pe un tabel BigQuery și returnează rezultatele. Este esențial pentru identificarea numelor de pachete neautorizate, comparându-le cu o listă de pachete autorizate cunoscute din setul de date.
db.reference()	Folosit pentru a crea o referință la o anumită locație în baza de date Firebase Realtime. În această soluție, este utilizat pentru a bloca sau a autoriza numele pachetelor de aplicații în mod dinamic.
set()	Scrie date într-o referință de bază de date specifică în Firebase. Aici, este folosit pentru a bloca pachetele neautorizate adăugând numele acestora la referința „blockedPackages”.
initializeApp()	Inițializează SDK-ul Firebase Admin pentru a permite scripturilor backend să interacționeze cu serviciile Firebase, cum ar fi baza de date în timp real, pentru validare și blocare dinamică.
result()	Parte a procesului de execuție a interogării BigQuery în Python, această funcție preia setul de rezultate ale interogării pentru procesare ulterioară, cum ar fi extragerea numelor de pachete neautorizate.
SELECT DISTINCT	O comandă SQL utilizată în cadrul interogării pentru a prelua numai nume unice de pachete din setul de date BigQuery, asigurându-se că nu sunt procesate sau blocate duplicatele.
base64.b64decode()	Decodifică un șir codificat Base64. Acest lucru este specific pentru gestionarea sarcinilor utile de evenimente Cloud Function care sunt codificate, asigurându-se că scriptul poate procesa datele brute.
child()	Folosit pentru a crea sau a naviga la un anumit nod copil dintr-o referință de bază de date Firebase. Permite actualizări structurate și direcționate, cum ar fi adăugarea de nume de pachete blocate individuale sub nodul „blockedPackages”.
NOT IN	Un operator SQL utilizat în interogarea BigQuery pentru a exclude pachetele autorizate în timp ce preia lista celor neautorizate. Se asigură că sunt procesate numai nume de pachete suspecte.
console.error()	Înregistrează erorile în consolă în Node.js. Oferă informații de depanare pentru erori neașteptate, făcând scriptul mai robust și mai ușor de depanat.

Explorarea și prevenirea inserțiilor BigQuery neautorizate

Scripturile furnizate anterior se concentrează pe soluționarea problemei inserărilor neautorizate de date în BigQuery. Aceste scripturi folosesc SDK-ul Firebase Admin și API-ul BigQuery de la Google Cloud pentru a monitoriza, analiza și bloca activitatea suspectă a pachetelor. Primul script scris în Node.js demonstrează cum să interogăți BigQuery pentru nume de pachete necunoscute, comparându-le cu o listă predefinită de pachete autorizate. Prin executarea unei interogări SQL cu comanda, scriptul izolează nume de pachete unice care nu se potrivesc cu cele verificate. Acest lucru ajută la identificarea potențialelor aplicații necinstite și la menținerea securității datelor în conductele de analiză. 🛡️

Odată ce pachetele neautorizate sunt identificate, scripturile utilizează baza de date în timp real a Firebase pentru a gestiona o listă de „pachete blocate”. Acest lucru se realizează folosind şi comenzi, permițând dezvoltatorilor să-și actualizeze în mod dinamic listele de blocare în timp real. De exemplu, când este detectat un pachet de aplicații necunoscut precum „com.hZVoqbRXhUWsP51a”, acesta este adăugat automat la lista de blocare. Acest lucru asigură soluționarea rapidă a oricărei activități suspecte, creând un mecanism robust pentru a vă securiza infrastructura de analiză. Astfel de măsuri proactive sunt cruciale în prevenirea exploatării, în special în cazurile care implică .

Implementarea Python oferă un flux de lucru similar, dar include o gestionare mai detaliată a evenimentelor, utilizând funcții precum pentru a procesa ieșirile de interogare. De exemplu, într-un scenariu real, imaginați-vă că o aplicație concepută pentru copii începe să vadă intrări dintr-un pachet de jocuri necunoscut în baza de date analitică. Folosind scriptul Python, dezvoltatorul poate nu numai să identifice pachetul ofensator, ci și să blocheze imediat fluxurile de date ale acestuia. Prin automatizarea acestui proces, echipa economisește timp prețios și minimizează riscurile de corupție a datelor. 🚀

Pentru securitate suplimentară, implementarea Funcției Cloud monitorizează jurnalele BigQuery în timp real. Ori de câte ori un pachet suspect trimite date, funcția le interceptează folosind pentru a decoda încărcăturile utile de evenimente primite. Această abordare este deosebit de eficientă pentru aplicațiile cu trafic ridicat în care monitorizarea manuală este imposibilă. Prin adăugarea automată a pachetelor neautorizate la o listă blocată, aceste soluții oferă o modalitate scalabilă de combatere a activității frauduloase. Astfel de strategii exemplifică modul în care instrumentele moderne pot proteja resursele critice, asigurând în același timp performanță optimă și liniște sufletească pentru dezvoltatori. 😊

// 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)

Îmbunătățirea securității Firebase și BigQuery împotriva accesului neautorizat

Un aspect crucial al securizării conductelor Firebase și BigQuery este înțelegerea mecanismelor pe care atacatorii le folosesc pentru a ocoli controalele. APK-urile cu inginerie inversă injectează adesea date neautorizate în BigQuery, imitând comportamentul legitim al aplicației. Acest lucru se realizează prin utilizarea instrumentelor care dezactivează sau modifică APK-ul pentru a dezactiva măsurile de securitate precum validarea certificatului SHA. Procedând astfel, aceste aplicații necinstite trimit date care par autentice, dar nu sunt din aplicația originală, aglomerandu-vă analizele. 🔐

Un alt domeniu care merită explorat este utilizarea Regulilor de securitate Firebase pentru a limita operațiunile de scriere a datelor la sursele verificate. Aceste reguli pot impune condiții bazate pe autentificarea utilizatorului, identificatorii aplicației și indicativele personalizate. De exemplu, activarea regulilor bazei de date în timp real care verifică încrucișat numele pachetelor cu o listă verificată stocată în Firestore asigură că numai aplicațiile aprobate pot scrie date. Această abordare reduce expunerea la traficul rău intenționat și crește fiabilitatea analizelor dvs. 📊

În plus, înregistrarea și monitorizarea joacă un rol vital în identificarea activităților suspecte. Google Cloud oferă instrumente precum Cloud Logging pentru a urmări toate solicitările API făcute către Firebase sau BigQuery. Auditurile regulate care utilizează aceste jurnaluri pot descoperi modele sau încercări repetate de la aplicații neautorizate, permițând intervenția în timp util. Combinarea unor astfel de strategii cu actualizări periodice ale caracteristicilor de securitate ale aplicației dvs. asigură o apărare mai cuprinzătoare împotriva amenințărilor în evoluție în peisajul digital de astăzi.

1. Ce este inginerie inversă a APK-urilor?
2. Ingineria inversă este procesul prin care un atacator decompilează un APK pentru a-i extrage sau modifica codul. Acest lucru poate duce la trimiterea unor aplicații neautorizate de date care imită cererile legitime. Utilizarea validării certificatului SHA ajută la contracararea acestei amenințări.
3. Cum împiedică Firebase accesul neautorizat la date?
4. Firebase le permite dezvoltatorilor să configureze Reguli de securitate care validează scrierile de date pe baza identificatorilor de aplicații, jetoane de autentificare sau logică personalizată pentru a bloca sursele neverificate.
5. De ce primește BigQuery date de la aplicații necunoscute?
6. Aplicațiile necunoscute pot fi versiuni de inginerie inversă ale aplicației dvs. sau aplicații necinstite care imită apelurile API. Implementarea logicii de verificare personalizată atât în ​​Firebase, cât și în BigQuery poate ajuta la oprirea acestor intrări de date.
7. Cum pot monitoriza activitatea suspectă în BigQuery?
8. Folosind Cloud Logging în Google Cloud, puteți monitoriza toate solicitările de date și interogările efectuate către BigQuery, oferind vizibilitate asupra activităților suspecte și permițând răspunsuri rapide.
9. Ce rol joacă certificatul SHA în Firebase?
10. Certificatele SHA autentifică cererile aplicației dvs. către Firebase, asigurându-se că numai versiunile aprobate ale aplicației pot accesa backend-ul. Acest lucru este esențial pentru prevenirea solicitărilor falsificate de la aplicații false.

Securizarea conductelor Firebase și BigQuery implică abordarea unor vulnerabilități, cum ar fi APK-urile cu inginerie inversă și solicitările de aplicații neautorizate. Combinând validarea SHA și mecanismele de înregistrare, dezvoltatorii pot menține un control mai bun asupra datelor lor de analiză. Monitorizarea proactivă joacă un rol critic în identificarea și atenuarea acestor riscuri. 🛠️

Cu detectarea în timp real și regulile Firebase cuprinzătoare, intrările neautorizate pot fi blocate rapid. Aceste eforturi protejează integritatea datelor, asigurând în același timp un mediu de analiză securizat. Implementarea acestor măsuri vă întărește apărarea împotriva potențialei exploatări și sporește încrederea în ecosistemul dvs. de aplicații. 😊