Разрешение вставок неизвестных пакетов в BigQuery из приложений Firebase

Решение проблемы непредвиденной вставки данных в BigQuery

19 октября в приложениях Firebase Crashlytics для Android начала проявляться волна неожиданных проблем. Эти ошибки вызывали недоумение, поскольку они касались неизвестных пакетов, которые не были видны в консоли Google Play. Хотя команда Firebase быстро устранила основную причину на своем бэкэнде, история на этом не закончилась. 📉

После исправления ошибок сбоя возникла еще одна аномалия — BigQuery начал получать вставки из неизвестных пакетов приложений. Несмотря на реализацию проверки сертификата SHA как в Firebase, так и в GCP, эта загадочная активность продолжалась, заставляя разработчиков искать ответы. 🕵️‍♂️

Одной из возможных причин такого поведения является обратная разработка APK, при которой злоумышленники создают модифицированные версии приложения для имитации законных запросов. Даже после устранения первоначальных проблем с Firebase необъяснимые вставки BigQuery вызвали серьезные опасения по поводу безопасности данных и их неправильного использования.

В этом посте мы углубимся в то, как такие пакеты могут обходить меры безопасности для вставки данных в BigQuery, выявим потенциальные уязвимости и рассмотрим практические меры по предотвращению несанкционированного доступа. Решение таких проблем необходимо для поддержания целостности аналитического конвейера вашего приложения и обеспечения безопасности пользовательских данных. 🔒

Изучение и предотвращение несанкционированных вставок BigQuery

Предоставленные ранее сценарии направлены на решение проблемы несанкционированной вставки данных в BigQuery. Эти сценарии используют Firebase Admin SDK и BigQuery API Google Cloud для мониторинга, анализа и блокировки активности подозрительных пакетов. Первый скрипт, написанный на Node.js, демонстрирует, как запрашивать в BigQuery неизвестные имена пакетов, сравнивая их с предопределенным списком авторизованных пакетов. Выполнив SQL-запрос с помощью ВЫБЕРИТЕ ОТЛИЧНЫЕ команда, скрипт изолирует уникальные имена пакетов, которые не совпадают с проверенными. Это помогает выявлять потенциальные мошеннические приложения и обеспечивать безопасность данных в конвейерах аналитики. 🛡️

После обнаружения неавторизованных пакетов сценарии используют базу данных Firebase Realtime для управления списком «заблокированных пакетов». Это достигается с помощью БД.ссылка() и набор() команды, позволяющие разработчикам динамически обновлять свои черные списки в режиме реального времени. Например, при обнаружении неизвестного пакета приложения, такого как «com.hZVoqbRXhUWsP51a», он автоматически добавляется в черный список. Это гарантирует быстрое реагирование на любую подозрительную активность, создавая надежный механизм защиты вашей аналитической инфраструктуры. Такие превентивные меры имеют решающее значение для предотвращения эксплуатации, особенно в случаях, связанных с APK-файлы с обратной разработкой.

Реализация Python обеспечивает аналогичный рабочий процесс, но включает более детальную обработку событий, используя такие функции, как результат() для обработки результатов запроса. Например, в реальном сценарии представьте, что приложение, предназначенное для детей, начинает видеть записи из неизвестного игрового пакета в своей аналитической базе данных. Используя скрипт Python, разработчик может не только идентифицировать пакет-нарушитель, но и немедленно заблокировать его потоки данных. Автоматизируя этот процесс, команда экономит драгоценное время и сводит к минимуму риски повреждения данных. 🚀

Для дополнительной безопасности реализация Cloud Function отслеживает журналы BigQuery в режиме реального времени. Всякий раз, когда подозрительный пакет отправляет данные, функция перехватывает их, используя base64.b64decode() для декодирования входящих полезных данных событий. Этот подход особенно эффективен для приложений с высоким трафиком, где ручной мониторинг невозможен. Автоматически добавляя неавторизованные пакеты в черный список, эти решения обеспечивают масштабируемый способ борьбы с мошеннической деятельностью. Такие стратегии служат примером того, как современные инструменты могут защитить критически важные ресурсы, обеспечивая при этом оптимальную производительность и спокойствие разработчиков. 😊

// 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)

Повышение безопасности Firebase и BigQuery от несанкционированного доступа

Одним из важнейших аспектов защиты ваших конвейеров Firebase и BigQuery является понимание механизмов, которые злоумышленники используют для обхода средств контроля. APK-файлы, созданные методом реверс-инжиниринга, часто вводят несанкционированные данные в BigQuery, имитируя законное поведение приложения. Это достигается с помощью инструментов, которые удаляют или изменяют APK для отключения таких мер безопасности, как проверка сертификата SHA. При этом эти мошеннические приложения отправляют данные, которые кажутся подлинными, но не принадлежат исходному приложению, загромождая вашу аналитику. 🔐

Еще одна область, которую стоит изучить, — это использование Правил безопасности Firebase для ограничения операций записи данных проверенными источниками. Эти правила могут обеспечивать соблюдение условий на основе аутентификации пользователя, идентификаторов приложений и пользовательских токенов. Например, включение правил базы данных реального времени, которые перекрестно проверяют имена пакетов по проверенному списку, хранящемуся в Firestore, гарантирует, что только утвержденные приложения смогут записывать данные. Такой подход снижает подверженность вредоносному трафику и повышает надежность вашей аналитики. 📊

Кроме того, ведение журналов и мониторинг играют жизненно важную роль в выявлении подозрительных действий. Google Cloud предоставляет такие инструменты, как Cloud Logging, для отслеживания всех запросов API, сделанных к Firebase или BigQuery. Регулярные проверки с использованием этих журналов могут выявить закономерности или повторяющиеся попытки неавторизованных приложений, что позволяет своевременно вмешаться. Сочетание таких стратегий с периодическими обновлениями функций безопасности вашего приложения обеспечивает более комплексную защиту от развивающихся угроз в современном цифровом мире.