Lösning av okända paketbilagor i BigQuery från Firebase-appar

Ta itu med oväntad datainfogning i BigQuery

Den 19 oktober började en våg av oväntade problem dyka upp i Firebase Crashlytics för Android-applikationer. Dessa fel var förbryllande eftersom de involverade okända paket som inte var synliga i Google Play Console. Medan Firebase-teamet snabbt löste grundorsaken på deras backend, slutade inte historien där. 📉

Efter att kraschfelen åtgärdats uppstod en annan anomali – BigQuery började ta emot bilagor från okända apppaket. Trots implementering av SHA-certifikatvalidering i både Firebase och GCP, fortsatte denna mystiska aktivitet, vilket gjorde att utvecklare letade efter svar. 🕵️‍♂️

En möjlig orsak bakom detta beteende är APK omvänd konstruktion, där angripare skapar modifierade versioner av en app för att efterlikna legitima förfrågningar. Även efter att ha mildrat inledande problem med Firebase väckte de oförklarade BigQuery-inläggen betydande oro över datasäkerhet och missbruk.

I det här inlägget kommer vi att dyka ner i hur sådana paket kan kringgå säkerhetsåtgärder för att infoga data i BigQuery, avslöja potentiella sårbarheter och utforska praktiska åtgärder för att förhindra obehörig åtkomst. Att ta itu med sådana problem är viktigt för att upprätthålla integriteten hos din app analyspipeline och för att säkerställa att användardata förblir säker. 🔒

Utforska och förhindra obehöriga BigQuery-inlägg

Skripten som tillhandahållits tidigare fokuserar på att ta itu med problemet med obehöriga datainsättningar i BigQuery. Dessa skript använder Firebase Admin SDK och Google Clouds BigQuery API för att övervaka, analysera och blockera misstänkt paketaktivitet. Det första skriptet som skrivits i Node.js visar hur man frågar BigQuery efter okända paketnamn genom att jämföra dem med en fördefinierad lista med auktoriserade paket. Genom att köra en SQL-fråga med VÄLJ DISTINKT kommandot, isolerar skriptet unika paketnamn som inte matchar de verifierade. Detta hjälper till att lokalisera potentiella oseriösa appar och upprätthålla datasäkerhet i analyspipelines. 🛡️

När obehöriga paket har identifierats använder skripten Firebases realtidsdatabas för att hantera en lista med "blockerade paket". Detta uppnås med hjälp av db.reference() och uppsättning() kommandon, vilket gör det möjligt för utvecklare att dynamiskt uppdatera sina blockeringslistor i realtid. Till exempel, när ett okänt apppaket som "com.hZVoqbRXhUWsP51a" upptäcks, läggs det till i blockeringslistan automatiskt. Detta säkerställer att alla misstänkta aktiviteter snabbt åtgärdas, vilket skapar en robust mekanism för att säkra din analysinfrastruktur. Sådana proaktiva åtgärder är avgörande för att förebygga exploatering, särskilt i fall som rör omvända APK-filer.

Python-implementeringen ger ett liknande arbetsflöde men inkluderar mer detaljerad händelsehantering, utnyttjande funktioner som resultat() att bearbeta frågeutgångar. Till exempel, i ett verkligt scenario, föreställ dig att en app designad för barn börjar se poster från ett okänt spelpaket i sin analysdatabas. Med hjälp av Python-skriptet kan utvecklaren inte bara identifiera det kränkande paketet utan också omedelbart blockera dess dataströmmar. Genom att automatisera denna process sparar teamet värdefull tid och minimerar riskerna för datakorruption. 🚀

För ytterligare säkerhet övervakar Cloud Function-implementeringen BigQuery-loggar i realtid. Närhelst ett misstänkt paket skickar data, fångar funktionen upp det med hjälp av base64.b64decode() för att avkoda inkommande händelsenyttolaster. Detta tillvägagångssätt är särskilt effektivt för applikationer med hög trafik där manuell övervakning är omöjlig. Genom att automatiskt lägga till obehöriga paket till en blockeringslista ger dessa lösningar ett skalbart sätt att bekämpa bedräglig aktivitet. Sådana strategier exemplifierar hur moderna verktyg kan skydda kritiska resurser samtidigt som de säkerställer optimal prestanda och sinnesfrid för utvecklare. 😊

// 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)

Förbättra Firebase och BigQuery säkerhet mot obehörig åtkomst

En avgörande aspekt av att säkra dina Firebase- och BigQuery-pipelines är att förstå de mekanismer som angripare utnyttjar för att kringgå kontroller. Omvända APK-filer injicerar ofta obehörig data i BigQuery genom att efterlikna legitimt appbeteende. Detta uppnås genom att använda verktyg som tar bort eller modifierar APK-filen för att inaktivera säkerhetsåtgärder som SHA-certifikatvalidering. Genom att göra det skickar dessa oseriösa appar data som verkar äkta men som inte kommer från din ursprungliga app, vilket gör din analys belamrad. 🔐

Ett annat område som är värt att utforska är användningen av Firebase Security Rules för att begränsa dataskrivningsoperationer till verifierade källor. Dessa regler kan genomdriva villkor baserade på användarautentisering, appidentifierare och anpassade tokens. Att till exempel aktivera Realtime Database-regler som korskontrollerar paketnamn mot en verifierad lista som lagras i Firestore säkerställer att endast godkända appar kan skriva data. Detta tillvägagångssätt minskar exponeringen för skadlig trafik och ökar tillförlitligheten för din analys. 📊

Dessutom spelar loggning och övervakning en avgörande roll för att identifiera misstänkta aktiviteter. Google Cloud tillhandahåller verktyg som Cloud Logging för att spåra alla API-förfrågningar som görs till Firebase eller BigQuery. Regelbundna granskningar med dessa loggar kan avslöja mönster eller upprepade försök från obehöriga appar, vilket möjliggör snabba ingripanden. Genom att kombinera sådana strategier med periodiska uppdateringar av din apps säkerhetsfunktioner säkerställs ett mer omfattande försvar mot föränderliga hot i dagens digitala landskap.