Firebase యాప్‌ల నుండి BigQueryలో తెలియని ప్యాకేజీ ఇన్‌సర్ట్‌లను పరిష్కరిస్తోంది

BigQueryలో ఊహించని డేటా చొప్పించడం

అక్టోబరు 19న, Android అప్లికేషన్‌ల కోసం Firebase Crashlyticsలో ఊహించని సమస్యల తరంగం కనిపించడం ప్రారంభించింది. Google Play కన్సోల్‌లో కనిపించని తెలియని ప్యాకేజీలుని కలిగి ఉన్నందున ఈ లోపాలు అడ్డుపడుతున్నాయి. ఫైర్‌బేస్ బృందం వారి బ్యాకెండ్‌లోని మూల కారణాన్ని వేగంగా పరిష్కరించినప్పటికీ, కథ అక్కడితో ముగియలేదు. 📉

క్రాష్ ఎర్రర్‌లు పరిష్కరించబడిన తర్వాత, మరొక క్రమరాహిత్యం ఉద్భవించింది-BigQuery తెలియని యాప్ ప్యాకేజీల నుండి ఇన్‌సర్ట్‌లను స్వీకరించడం ప్రారంభించింది. Firebase మరియు GCP రెండింటిలోనూ SHA సర్టిఫికేట్ ధ్రువీకరణను అమలు చేసినప్పటికీ, ఈ రహస్యమైన కార్యకలాపం కొనసాగింది, డెవలపర్‌లు సమాధానాల కోసం శోధిస్తున్నారు. 🕵️‍♂️

ఈ ప్రవర్తన వెనుక ఉన్న ఒక సాధ్యమైన కారణం APK రివర్స్ ఇంజనీరింగ్, ఇక్కడ దాడి చేసేవారు చట్టబద్ధమైన అభ్యర్థనలను అనుకరించడానికి యాప్ యొక్క సవరించిన సంస్కరణలను సృష్టిస్తారు. Firebaseతో ప్రారంభ సమస్యలను తగ్గించిన తర్వాత కూడా, వివరించలేని BigQuery ఇన్‌సర్ట్‌లు డేటా భద్రత మరియు దుర్వినియోగం గురించి ముఖ్యమైన ఆందోళనలను లేవనెత్తాయి.

ఈ పోస్ట్‌లో, అటువంటి ప్యాకేజీలు BigQueryలో డేటాను చొప్పించడానికి, సంభావ్య దుర్బలత్వాలను వెలికితీసేందుకు మరియు అనధికారిక యాక్సెస్‌ను నిరోధించడానికి ఆచరణాత్మక చర్యలను అన్వేషించడానికి భద్రతలను ఎలా దాటవేస్తాయో తెలుసుకుందాం. మీ యాప్ ఎనలిటిక్స్ పైప్‌లైన్ యొక్క సమగ్రతను కాపాడుకోవడానికి మరియు వినియోగదారు డేటా సురక్షితంగా ఉండేలా చూసుకోవడానికి ఇటువంటి సమస్యలను పరిష్కరించడం చాలా అవసరం. 🔒

అనధికార BigQuery ఇన్‌సర్ట్‌లను అన్వేషించడం మరియు నిరోధించడం

గతంలో అందించిన స్క్రిప్ట్‌లు BigQueryలో అనధికార డేటా ఇన్‌సర్ట్‌ల సమస్యను పరిష్కరించడంపై దృష్టి సారించాయి. ఈ స్క్రిప్ట్‌లు అనుమానాస్పద ప్యాకేజీ కార్యాచరణను పర్యవేక్షించడానికి, విశ్లేషించడానికి మరియు బ్లాక్ చేయడానికి Firebase అడ్మిన్ SDK మరియు Google Cloud యొక్క BigQuery APIని ఉపయోగిస్తాయి. Node.jsలో వ్రాయబడిన మొదటి స్క్రిప్ట్ తెలియని ప్యాకేజీ పేర్ల కోసం బిగ్ క్వెరీని ఎలా ప్రశ్నించాలో వాటిని అధీకృత ప్యాకేజీల యొక్క ముందే నిర్వచించిన జాబితాతో పోల్చడం ద్వారా చూపుతుంది. తో SQL ప్రశ్నను అమలు చేయడం ద్వారా వైవిధ్యాన్ని ఎంచుకోండి ఆదేశం, స్క్రిప్ట్ ధృవీకరించబడిన వాటితో సరిపోలని ప్రత్యేక ప్యాకేజీ పేర్లను వేరు చేస్తుంది. ఇది సంభావ్య రోగ్ యాప్‌లను గుర్తించడంలో మరియు విశ్లేషణల పైప్‌లైన్‌లలో డేటా భద్రతను నిర్వహించడంలో సహాయపడుతుంది. 🛡️

అనధికార ప్యాకేజీలను గుర్తించిన తర్వాత, "బ్లాక్ చేయబడిన ప్యాకేజీల" జాబితాను నిర్వహించడానికి స్క్రిప్ట్‌లు Firebase యొక్క రియల్ టైమ్ డేటాబేస్‌ను ఉపయోగిస్తాయి. ఉపయోగించి ఇది సాధించబడుతుంది db.reference() మరియు సెట్ () ఆదేశాలు, డెవలపర్‌లు తమ బ్లాక్‌లిస్ట్‌లను నిజ సమయంలో డైనమిక్‌గా అప్‌డేట్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఉదాహరణకు, "com.hZVoqbRXhUWsP51a" వంటి తెలియని యాప్ ప్యాకేజీని గుర్తించినప్పుడు, అది స్వయంచాలకంగా బ్లాక్‌లిస్ట్‌కు జోడించబడుతుంది. ఇది ఏదైనా అనుమానాస్పద కార్యకలాపాన్ని త్వరితగతిన పరిష్కరించేలా నిర్ధారిస్తుంది, మీ విశ్లేషణల అవస్థాపనను సురక్షితంగా ఉంచడానికి ఒక బలమైన యంత్రాంగాన్ని సృష్టిస్తుంది. దోపిడీని నిరోధించడంలో ఇటువంటి క్రియాశీల చర్యలు కీలకం, ప్రత్యేకించి సంబంధిత కేసుల్లో రివర్స్-ఇంజనీరింగ్ APKలు.

పైథాన్ ఇంప్లిమెంటేషన్ ఇలాంటి వర్క్‌ఫ్లోను అందిస్తుంది కానీ మరింత వివరణాత్మక ఈవెంట్ హ్యాండ్లింగ్, లెవరేజింగ్ ఫంక్షన్‌లను కలిగి ఉంటుంది ఫలితం () ప్రశ్న అవుట్‌పుట్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి. ఉదాహరణకు, వాస్తవ ప్రపంచ దృష్టాంతంలో, పిల్లల కోసం రూపొందించబడిన యాప్ దాని విశ్లేషణల డేటాబేస్‌లో తెలియని గేమింగ్ ప్యాకేజీ నుండి ఎంట్రీలను చూడటం ప్రారంభిస్తుందని ఊహించుకోండి. పైథాన్ స్క్రిప్ట్‌ని ఉపయోగించి, డెవలపర్ ఆక్షేపణీయ ప్యాకేజీని గుర్తించడమే కాకుండా దాని డేటా స్ట్రీమ్‌లను వెంటనే బ్లాక్ చేయవచ్చు. ఈ ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేయడం ద్వారా, బృందం విలువైన సమయాన్ని ఆదా చేస్తుంది మరియు డేటా అవినీతి ప్రమాదాలను తగ్గిస్తుంది. 🚀

అదనపు భద్రత కోసం, క్లౌడ్ ఫంక్షన్ అమలు నిజ సమయంలో BigQuery లాగ్‌లను పర్యవేక్షిస్తుంది. అనుమానాస్పద ప్యాకేజీ డేటాను పంపినప్పుడల్లా, ఫంక్షన్ దాన్ని ఉపయోగించి అడ్డగిస్తుంది base64.b64decode() ఇన్‌కమింగ్ ఈవెంట్ పేలోడ్‌లను డీకోడ్ చేయడానికి. మాన్యువల్ పర్యవేక్షణ సాధ్యం కాని అధిక-ట్రాఫిక్ అప్లికేషన్‌లకు ఈ విధానం ప్రత్యేకంగా ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది. బ్లాక్‌లిస్ట్‌కు అనధికార ప్యాకేజీలను స్వయంచాలకంగా జోడించడం ద్వారా, ఈ పరిష్కారాలు మోసపూరిత కార్యాచరణను ఎదుర్కోవడానికి స్కేలబుల్ మార్గాన్ని అందిస్తాయి. డెవలపర్‌ల కోసం సరైన పనితీరు మరియు మనశ్శాంతిని నిర్ధారించేటప్పుడు ఆధునిక సాధనాలు క్లిష్టమైన వనరులను ఎలా కాపాడతాయో ఇటువంటి వ్యూహాలు ఉదాహరణగా చెప్పవచ్చు. 😊

// 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)

అనధికారిక యాక్సెస్‌కు వ్యతిరేకంగా Firebase మరియు BigQuery భద్రతను మెరుగుపరచడం

మీ Firebase మరియు BigQuery పైప్‌లైన్‌లను భద్రపరచడంలో ఒక కీలకమైన అంశం ఏమిటంటే, దాడి చేసేవారు నియంత్రణలను దాటవేయడానికి ఉపయోగించే మెకానిజమ్‌లను అర్థం చేసుకోవడం. రివర్స్-ఇంజనీరింగ్ APKలు తరచుగా చట్టబద్ధమైన యాప్ ప్రవర్తనను అనుకరించడం ద్వారా BigQueryలోకి అనధికార డేటాను ఇంజెక్ట్ చేస్తాయి. SHA ప్రమాణపత్రం ధ్రువీకరణ వంటి భద్రతా చర్యలను నిలిపివేయడానికి APKని తొలగించే లేదా సవరించే సాధనాలను ఉపయోగించడం ద్వారా ఇది సాధించబడుతుంది. అలా చేయడం ద్వారా, ఈ రోగ్ యాప్‌లు మీ విశ్లేషణలను అస్తవ్యస్తం చేస్తూ మీ అసలు యాప్ నుండి కాకుండా ప్రామాణికంగా కనిపించే డేటాను పంపుతాయి. 🔐

డేటా రైట్ ఆపరేషన్‌లను ధృవీకరించిన మూలాలకు పరిమితం చేయడానికి ఫైర్‌బేస్ సెక్యూరిటీ రూల్స్ని ఉపయోగించడం అన్వేషించదగిన మరొక ప్రాంతం. ఈ నియమాలు వినియోగదారు ప్రమాణీకరణ, యాప్ ఐడెంటిఫైయర్‌లు మరియు అనుకూల టోకెన్‌ల ఆధారంగా షరతులను అమలు చేయగలవు. ఉదాహరణకు, ఫైర్‌స్టోర్‌లో నిల్వ చేయబడిన ధృవీకరించబడిన జాబితాకు వ్యతిరేకంగా ప్యాకేజీ పేర్లను క్రాస్-చెక్ చేసే రియల్‌టైమ్ డేటాబేస్ నియమాలను ప్రారంభించడం ద్వారా ఆమోదించబడిన యాప్‌లు మాత్రమే డేటాను వ్రాయగలవని నిర్ధారిస్తుంది. ఈ విధానం హానికరమైన ట్రాఫిక్‌కు గురికావడాన్ని తగ్గిస్తుంది మరియు మీ విశ్లేషణల విశ్వసనీయతను పెంచుతుంది. 📊

ఇంకా, అనుమానాస్పద కార్యకలాపాలను గుర్తించడంలో లాగింగ్ మరియు పర్యవేక్షణ కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. Firebase లేదా BigQueryకి చేసిన అన్ని API అభ్యర్థనలను ట్రాక్ చేయడానికి Google Cloud Cloud లాగింగ్ వంటి సాధనాలను అందిస్తుంది. ఈ లాగ్‌లను ఉపయోగించి రెగ్యులర్ ఆడిట్‌లు అనధికారిక యాప్‌ల నుండి నమూనాలు లేదా పునరావృత ప్రయత్నాలను వెలికితీస్తాయి, సకాలంలో జోక్యానికి వీలు కల్పిస్తాయి. మీ యాప్ భద్రతా ఫీచర్‌లకు కాలానుగుణంగా అప్‌డేట్‌లతో ఇటువంటి వ్యూహాలను కలపడం వల్ల నేటి డిజిటల్ ల్యాండ్‌స్కేప్‌లో అభివృద్ధి చెందుతున్న ముప్పుల నుండి మరింత సమగ్రమైన రక్షణ లభిస్తుంది.