Firebase ஆப்ஸிலிருந்து BigQuery இல் தெரியாத தொகுப்பு செருகல்களைத் தீர்க்கிறது

BigQuery இல் எதிர்பாராத தரவு செருகலை நிவர்த்தி செய்தல்

அக்டோபர் 19 ஆம் தேதி, ஆண்ட்ராய்டு பயன்பாடுகளுக்கான Firebase Crashlytics இல் எதிர்பாராத சிக்கல்களின் அலை வெளிவரத் தொடங்கியது. Google Play கன்சோலில் தெரியாத தெரியாத தொகுப்புகள் இருப்பதால் இந்தப் பிழைகள் குழப்பமாக இருந்தன. ஃபயர்பேஸ் குழு அவர்களின் பின்னணியில் உள்ள மூல காரணத்தை விரைவாகத் தீர்த்தாலும், கதை அங்கு முடிவடையவில்லை. 📉

செயலிழப்பு பிழைகள் சரி செய்யப்பட்ட பிறகு, மற்றொரு ஒழுங்கின்மை வெளிப்பட்டது - BigQuery அறியப்படாத பயன்பாட்டு தொகுப்புகளிலிருந்து செருகல்களைப் பெறத் தொடங்கியது. Firebase மற்றும் GCP இரண்டிலும் SHA சான்றிதழ் சரிபார்ப்பைச் செயல்படுத்தினாலும், இந்த மர்மமான செயல்பாடு நீடித்தது, டெவலப்பர்கள் பதில்களைத் தேடும் நிலைக்குத் தள்ளப்பட்டது. 🕵️‍♂️

இந்த நடத்தைக்குப் பின்னால் உள்ள ஒரு சாத்தியமான காரணம் APK ரிவர்ஸ் இன்ஜினியரிங் ஆகும், இதில் தாக்குபவர்கள் முறையான கோரிக்கைகளைப் பிரதிபலிக்கும் வகையில் பயன்பாட்டின் திருத்தப்பட்ட பதிப்புகளை உருவாக்குகிறார்கள். Firebase உடனான ஆரம்ப சிக்கல்களைத் தணித்த பிறகும், விவரிக்கப்படாத BigQuery செருகல்கள் தரவு பாதுகாப்பு மற்றும் தவறான பயன்பாடு பற்றிய குறிப்பிடத்தக்க கவலைகளை எழுப்பின.

இந்த இடுகையில், BigQuery இல் தரவைச் செருகவும், சாத்தியமான பாதிப்புகளைக் கண்டறியவும், அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகலைத் தடுப்பதற்கான நடைமுறை நடவடிக்கைகளை ஆராய்வதற்கும் இதுபோன்ற தொகுப்புகள் எவ்வாறு பாதுகாப்புகளைத் தவிர்க்கலாம் என்பதைப் பற்றி நாங்கள் முழுக்குவோம். உங்கள் பயன்பாட்டின் பகுப்பாய்வு பைப்லைனின் ஒருமைப்பாட்டைப் பேணுவதற்கும் பயனர் தரவு பாதுகாப்பாக இருப்பதை உறுதி செய்வதற்கும் இதுபோன்ற சிக்கல்களைச் சமாளிப்பது அவசியம். 🔒

அங்கீகரிக்கப்படாத BigQuery செருகல்களை ஆராய்ந்து தடுத்தல்

முன்னதாக வழங்கப்பட்ட ஸ்கிரிப்டுகள் BigQuery இல் அங்கீகரிக்கப்படாத தரவுச் செருகல்களின் சிக்கலைக் கையாள்வதில் கவனம் செலுத்துகின்றன. இந்த ஸ்கிரிப்ட்கள், சந்தேகத்திற்கிடமான தொகுப்பு செயல்பாட்டைக் கண்காணிக்கவும், பகுப்பாய்வு செய்யவும் மற்றும் தடுக்கவும் Firebase Admin SDK மற்றும் Google Cloud இன் BigQuery API ஐப் பயன்படுத்துகின்றன. Node.js இல் எழுதப்பட்ட முதல் ஸ்கிரிப்ட், அங்கீகரிக்கப்பட்ட தொகுப்புகளின் முன் வரையறுக்கப்பட்ட பட்டியலுடன் ஒப்பிடுவதன் மூலம் தெரியாத தொகுப்பு பெயர்களுக்கு BigQuery ஐ எவ்வாறு வினவுவது என்பதை விளக்குகிறது. உடன் SQL வினவலை இயக்குவதன் மூலம் வேறுபட்டதைத் தேர்ந்தெடுக்கவும் கட்டளை, சரிபார்க்கப்பட்டவற்றுடன் பொருந்தாத தனித்துவமான தொகுப்பு பெயர்களை ஸ்கிரிப்ட் தனிமைப்படுத்துகிறது. இது சாத்தியமான முரட்டுப் பயன்பாடுகளைக் கண்டறியவும் பகுப்பாய்வுக் குழாய்களில் தரவுப் பாதுகாப்பைப் பராமரிக்கவும் உதவுகிறது. 🛡️

அங்கீகரிக்கப்படாத தொகுப்புகள் அடையாளம் காணப்பட்டவுடன், "தடுக்கப்பட்ட தொகுப்புகளின்" பட்டியலை நிர்வகிக்க ஸ்கிரிப்ட்கள் Firebase இன் நிகழ்நேர தரவுத்தளத்தைப் பயன்படுத்துகின்றன. இதைப் பயன்படுத்தி அடையப்படுகிறது db.reference() மற்றும் தொகுப்பு () கட்டளைகள், டெவலப்பர்கள் தங்கள் தடுப்புப்பட்டியலை நிகழ்நேரத்தில் மாறும் வகையில் புதுப்பிக்க அனுமதிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, "com.hZVoqbRXhUWsP51a" போன்ற அறியப்படாத பயன்பாட்டுத் தொகுப்பு கண்டறியப்பட்டால், அது தானாகவே தடுப்புப்பட்டியலில் சேர்க்கப்படும். எந்தவொரு சந்தேகத்திற்கிடமான நடவடிக்கையும் விரைவாக நிவர்த்தி செய்யப்படுவதை இது உறுதிசெய்கிறது, உங்கள் பகுப்பாய்வு உள்கட்டமைப்பைப் பாதுகாக்க ஒரு வலுவான பொறிமுறையை உருவாக்குகிறது. சுரண்டலைத் தடுப்பதில் இத்தகைய செயலூக்கமான நடவடிக்கைகள் முக்கியமானவை, குறிப்பாக சம்பந்தப்பட்ட வழக்குகளில் தலைகீழ்-பொறியியல் APKகள்.

பைதான் செயல்படுத்தல் இதேபோன்ற பணிப்பாய்வுகளை வழங்குகிறது ஆனால் விரிவான நிகழ்வு கையாளுதல், போன்ற செயல்பாடுகளை மேம்படுத்துகிறது முடிவு() வினவல் வெளியீடுகளை செயலாக்க. உதாரணமாக, நிஜ உலக சூழ்நிலையில், குழந்தைகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு ஆப்ஸ், அதன் பகுப்பாய்வு தரவுத்தளத்தில் அறியப்படாத கேமிங் தொகுப்பிலிருந்து உள்ளீடுகளைப் பார்க்கத் தொடங்குகிறது என்று கற்பனை செய்து பாருங்கள். Python ஸ்கிரிப்டைப் பயன்படுத்தி, டெவலப்பர் தவறான தொகுப்பை அடையாளம் காண்பது மட்டுமல்லாமல், அதன் தரவு ஸ்ட்ரீம்களை உடனடியாகத் தடுக்கவும் முடியும். இந்த செயல்முறையை தானியங்குபடுத்துவதன் மூலம், குழு மதிப்புமிக்க நேரத்தை மிச்சப்படுத்துகிறது மற்றும் தரவு ஊழலின் அபாயங்களைக் குறைக்கிறது. 🚀

கூடுதல் பாதுகாப்பிற்காக, Cloud Function செயல்படுத்தல் BigQuery பதிவுகளை நிகழ்நேரத்தில் கண்காணிக்கிறது. சந்தேகத்திற்கிடமான தொகுப்பு தரவை அனுப்பும் போதெல்லாம், செயல்பாடு அதைப் பயன்படுத்தி குறுக்கிடுகிறது base64.b64decode() உள்வரும் நிகழ்வு பேலோடுகளை டிகோட் செய்ய. இந்த அணுகுமுறை கைமுறையாக கண்காணிப்பு சாத்தியமற்றதாக இருக்கும் அதிக போக்குவரத்து பயன்பாடுகளுக்கு மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். தடைப்பட்டியலில் அங்கீகரிக்கப்படாத தொகுப்புகளைத் தானாகச் சேர்ப்பதன் மூலம், இந்த தீர்வுகள் மோசடியான செயல்பாட்டை எதிர்த்துப் போராடுவதற்கு அளவிடக்கூடிய வழியை வழங்குகிறது. டெவலப்பர்களுக்கு உகந்த செயல்திறன் மற்றும் மன அமைதியை உறுதி செய்யும் அதே வேளையில் நவீன கருவிகள் முக்கியமான வளங்களை எவ்வாறு பாதுகாக்க முடியும் என்பதை இத்தகைய உத்திகள் எடுத்துக்காட்டுகின்றன. 😊

// 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)

அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகலுக்கு எதிராக Firebase மற்றும் BigQuery பாதுகாப்பை மேம்படுத்துதல்

உங்கள் Firebase மற்றும் BigQuery பைப்லைன்களைப் பாதுகாப்பதில் ஒரு முக்கியமான அம்சம், கட்டுப்பாடுகளைத் தவிர்ப்பதற்காக தாக்குபவர்கள் பயன்படுத்தும் வழிமுறைகளைப் புரிந்துகொள்வது. முறையான பயன்பாட்டு நடத்தையைப் பிரதிபலிப்பதன் மூலம், தலைகீழ்-பொறியியல் APKகள் அங்கீகரிக்கப்படாத தரவை BigQuery இல் அடிக்கடி செலுத்துகின்றன. SHA சான்றிதழ் சரிபார்ப்பு போன்ற பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகளை முடக்க APKஐ அகற்றும் அல்லது மாற்றும் கருவிகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் இது அடையப்படுகிறது. அவ்வாறு செய்வதன் மூலம், இந்த முரட்டுப் பயன்பாடுகள் உண்மையானதாகத் தோன்றும் தரவை அனுப்புகின்றன, ஆனால் உங்கள் அசல் பயன்பாட்டிலிருந்து அல்ல, உங்கள் பகுப்பாய்வுகளைக் குழப்புகின்றன. 🔐

சரிபார்க்க வேண்டிய மற்றொரு பகுதி, சரிபார்க்கப்பட்ட ஆதாரங்களுக்கு தரவு எழுதும் செயல்பாடுகளை வரம்பிட ஃபயர்பேஸ் பாதுகாப்பு விதிகளை பயன்படுத்துவதாகும். இந்த விதிகள் பயனர் அங்கீகாரம், பயன்பாட்டு அடையாளங்காட்டிகள் மற்றும் தனிப்பயன் டோக்கன்கள் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் நிபந்தனைகளைச் செயல்படுத்தலாம். உதாரணமாக, Firestore இல் சேமிக்கப்பட்ட சரிபார்க்கப்பட்ட பட்டியலுக்கு எதிராக தொகுப்பு பெயர்களை குறுக்கு சோதனை செய்யும் நிகழ்நேர தரவுத்தள விதிகளை இயக்குவது, அங்கீகரிக்கப்பட்ட பயன்பாடுகள் மட்டுமே தரவை எழுத முடியும் என்பதை உறுதி செய்கிறது. இந்த அணுகுமுறை தீங்கிழைக்கும் போக்குவரத்தின் வெளிப்பாட்டைக் குறைக்கிறது மற்றும் உங்கள் பகுப்பாய்வுகளின் நம்பகத்தன்மையை அதிகரிக்கிறது. 📊

மேலும், சந்தேகத்திற்கிடமான செயல்பாடுகளை கண்டறிவதில் பதிவு மற்றும் கண்காணிப்பு முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. Firebase அல்லது BigQueryக்கு செய்யப்படும் அனைத்து API கோரிக்கைகளையும் கண்காணிக்க Cloud Logging போன்ற கருவிகளை Google Cloud வழங்குகிறது. இந்த பதிவுகளைப் பயன்படுத்தும் வழக்கமான தணிக்கை முறைகள் அல்லது அங்கீகரிக்கப்படாத பயன்பாடுகளின் தொடர்ச்சியான முயற்சிகளை கண்டறிய முடியும், இது சரியான நேரத்தில் தலையீட்டை அனுமதிக்கிறது. உங்கள் பயன்பாட்டின் பாதுகாப்பு அம்சங்களுக்கான அவ்வப்போது புதுப்பிப்புகளுடன் இதுபோன்ற உத்திகளை இணைப்பது, இன்றைய டிஜிட்டல் நிலப்பரப்பில் உருவாகி வரும் அச்சுறுத்தல்களுக்கு எதிராக மிகவும் விரிவான பாதுகாப்பை உறுதி செய்கிறது.