Firebase Uygulamalarından BigQuery'ye Bilinmeyen Paket Eklerini Çözümleme

BigQuery'ye Beklenmedik Veri Eklemeyi Ele Alma

19 Ekim'de, Android uygulamaları için Firebase Crashlytics'te bir dizi beklenmedik sorun ortaya çıkmaya başladı. Bu hatalar kafa karıştırıcıydı çünkü Google Play Console'da görünmeyen bilinmeyen paketleri içeriyordu. Firebase ekibi arka uçtaki temel nedeni hızlı bir şekilde çözse de hikaye burada bitmedi. 📉

Kilitlenme hataları düzeltildikten sonra başka bir anormallik ortaya çıktı: BigQuery, bilinmeyen uygulama paketlerinden eklemeler almaya başladı. Hem Firebase hem de GCP'de SHA sertifika doğrulaması uygulanmasına rağmen bu gizemli etkinlik devam etti ve geliştiriciler yanıt aramaya başladı. 🕵️‍♂️

Bu davranışın olası nedenlerinden biri, saldırganların meşru istekleri taklit etmek için bir uygulamanın değiştirilmiş sürümlerini oluşturduğu APK tersine mühendisliğidir. Firebase ile ilgili başlangıçtaki sorunlar hafifletildikten sonra bile açıklanamayan BigQuery eklentileri, veri güvenliği ve kötüye kullanım konusunda önemli endişelere yol açtı.

Bu gönderide, bu tür paketlerin BigQuery'ye veri eklemeye yönelik güvenlik önlemlerini nasıl atlayabileceğini, olası güvenlik açıklarını ortaya çıkaracağını ve yetkisiz erişimi önlemek için pratik önlemleri araştıracağız. Bu tür sorunların üstesinden gelmek, uygulamanızın analiz hattının bütünlüğünü korumak ve kullanıcı verilerinin güvende kalmasını sağlamak için çok önemlidir. 🔒

Yetkisiz BigQuery Eklemelerini Keşfetme ve Önleme

Daha önce sağlanan komut dosyaları, BigQuery'ye yetkisiz veri eklenmesi sorununu çözmeye odaklanıyordu. Bu komut dosyaları, şüpheli paket etkinliğini izlemek, analiz etmek ve engellemek için Firebase Yönetici SDK'sını ve Google Cloud'un BigQuery API'sini kullanır. Node.js'de yazılan ilk komut dosyası, bilinmeyen paket adlarını önceden tanımlanmış yetkili paket listesiyle karşılaştırarak BigQuery'nin nasıl sorgulanacağını gösterir. SQL sorgusu çalıştırarak FARKLI SEÇİN komutunu kullanarak komut dosyası, doğrulananlarla eşleşmeyen benzersiz paket adlarını izole eder. Bu, potansiyel hileli uygulamaların tespit edilmesine ve analiz işlem hatlarında veri güvenliğinin korunmasına yardımcı olur. 🛡️

Yetkisiz paketler belirlendikten sonra komut dosyaları, "engellenen Paketler" listesini yönetmek için Firebase'in Gerçek Zamanlı Veritabanını kullanır. Bu, aşağıdakiler kullanılarak elde edilir: db.reference() Ve ayarlamak() geliştiricilerin engellenenler listelerini gerçek zamanlı olarak dinamik olarak güncellemelerine olanak tanıyan komutlar. Örneğin "com.hZVoqbRXhUWsP51a" gibi bilinmeyen bir uygulama paketi tespit edildiğinde otomatik olarak engellenenler listesine eklenir. Bu, herhangi bir şüpheli etkinliğin hızlı bir şekilde ele alınmasını sağlayarak analiz altyapınızı güvence altına almak için sağlam bir mekanizma oluşturur. Bu tür proaktif önlemler, özellikle aşağıdaki durumlarda istismarın önlenmesinde hayati öneme sahiptir: tersine mühendislik uygulanmış APK'lar.

Python uygulaması benzer bir iş akışı sağlar ancak daha ayrıntılı olay yönetimi içerir ve aşağıdaki işlevlerden yararlanır: sonuç() sorgu çıktılarını işlemek için. Örneğin, gerçek dünya senaryosunda, çocuklar için tasarlanmış bir uygulamanın, analiz veritabanında bilinmeyen bir oyun paketinden gelen girişleri görmeye başladığını hayal edin. Geliştirici, Python betiğini kullanarak yalnızca rahatsız edici paketi tanımlamakla kalmıyor, aynı zamanda veri akışlarını da anında engelliyor. Ekip, bu süreci otomatikleştirerek değerli zamandan tasarruf sağlar ve veri bozulması risklerini en aza indirir. 🚀

Ek güvenlik için Cloud Function uygulaması BigQuery günlüklerini gerçek zamanlı olarak izler. Şüpheli bir paket veri gönderdiğinde, işlev bunu kullanarak müdahale eder. base64.b64decode() gelen olay yüklerinin kodunu çözmek için. Bu yaklaşım özellikle manuel izlemenin mümkün olmadığı yoğun trafikli uygulamalar için etkilidir. Yetkisiz paketleri otomatik olarak bir engelleme listesine ekleyerek bu çözümler, dolandırıcılık faaliyetleriyle mücadele etmek için ölçeklenebilir bir yol sağlar. Bu tür stratejiler, modern araçların, geliştiriciler için optimum performansı ve gönül rahatlığı sağlarken, kritik kaynakları nasıl koruyabileceğinin bir örneğini oluşturuyor. 😊

// 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)

Yetkisiz Erişime Karşı Firebase ve BigQuery Güvenliğini Artırma

Firebase ve BigQuery ardışık düzenlerinizi güvence altına almanın önemli yönlerinden biri, saldırganların kontrolleri atlatmak için kullandığı mekanizmaları anlamaktır. Tersine mühendislik uygulanmış APK'lar genellikle yasal uygulama davranışını taklit ederek BigQuery'ye yetkisiz veriler enjekte eder. Bu, SHA sertifika doğrulaması gibi güvenlik önlemlerini devre dışı bırakmak için APK'yı soyan veya değiştiren araçlar kullanılarak gerçekleştirilir. Bunu yaparak, bu hileli uygulamalar orijinal görünen ancak orijinal uygulamanızdan olmayan veriler göndererek analizlerinizi karmaşık hale getirir. 🔐

Keşfedilmeye değer başka bir alan da, veri yazma işlemlerini doğrulanmış kaynaklarla sınırlamak için Firebase Güvenlik Kurallarının kullanılmasıdır. Bu kurallar, kullanıcı kimlik doğrulamasına, uygulama tanımlayıcılarına ve özel belirteçlere dayalı koşulları uygulayabilir. Örneğin, paket adlarını Firestore'da depolanan doğrulanmış bir listeyle çapraz kontrol eden Gerçek Zamanlı Veritabanı kurallarının etkinleştirilmesi, yalnızca onaylı uygulamaların veri yazabilmesini sağlar. Bu yaklaşım, kötü amaçlı trafiğe maruz kalmayı azaltır ve analizlerinizin güvenilirliğini artırır. 📊

Ayrıca, günlüğe kaydetme ve izleme, şüpheli etkinliklerin belirlenmesinde hayati bir rol oynar. Google Cloud, Firebase veya BigQuery'ye yapılan tüm API isteklerini izlemek için Cloud Logging gibi araçlar sağlar. Bu günlüklerin kullanıldığı düzenli denetimler, yetkisiz uygulamalardan gelen kalıpları veya tekrarlanan girişimleri ortaya çıkarabilir ve zamanında müdahaleye olanak tanır. Bu tür stratejileri uygulamanızın güvenlik özelliklerine yönelik periyodik güncellemelerle birleştirmek, günümüzün dijital ortamında gelişen tehditlere karşı daha kapsamlı bir savunma sağlar.