Giải quyết các gói chèn không xác định vào BigQuery từ ứng dụng Firebase

Giải quyết việc chèn dữ liệu không mong muốn vào BigQuery

Vào ngày 19 tháng 10, một loạt sự cố không mong muốn bắt đầu xuất hiện trong Firebase Crashlytics dành cho ứng dụng Android. Những lỗi này thật khó hiểu vì chúng liên quan đến gói không xác định không hiển thị trong Google Play Console. Mặc dù nhóm Firebase nhanh chóng giải quyết nguyên nhân gốc rễ ở phần phụ trợ của họ nhưng câu chuyện vẫn chưa kết thúc ở đó. 📉

Sau khi sửa lỗi sự cố, một điểm bất thường khác lại xuất hiện—BigQuery bắt đầu nhận được phần chèn từ các gói ứng dụng không xác định. Mặc dù đã triển khai xác thực chứng chỉ SHA trong cả Firebase và GCP, nhưng hoạt động bí ẩn này vẫn tiếp diễn, khiến các nhà phát triển phải tìm kiếm câu trả lời. 🕵️‍♂️

Một lý do có thể xảy ra đằng sau hành vi này là kỹ thuật đảo ngược APK, trong đó kẻ tấn công tạo các phiên bản sửa đổi của ứng dụng để bắt chước các yêu cầu hợp pháp. Ngay cả sau khi giảm thiểu các vấn đề ban đầu với Firebase, các phần chèn BigQuery không giải thích được đã gây ra mối lo ngại đáng kể về bảo mật dữ liệu và sử dụng sai mục đích.

Trong bài đăng này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách các gói như vậy có thể vượt qua các biện pháp bảo vệ để chèn dữ liệu vào BigQuery, phát hiện các lỗ hổng tiềm ẩn và khám phá các biện pháp thiết thực để ngăn chặn truy cập trái phép. Việc giải quyết các vấn đề như vậy là điều cần thiết để duy trì tính toàn vẹn của quy trình phân tích ứng dụng của bạn và đảm bảo dữ liệu người dùng được an toàn. 🔒

Khám phá và ngăn chặn các chèn BigQuery trái phép

Các tập lệnh được cung cấp trước đó tập trung vào việc giải quyết vấn đề chèn dữ liệu trái phép vào BigQuery. Các tập lệnh này sử dụng SDK quản trị Firebase và API BigQuery của Google Cloud để giám sát, phân tích và chặn hoạt động gói đáng ngờ. Tập lệnh đầu tiên được viết bằng Node.js trình bày cách truy vấn BigQuery để tìm các tên gói không xác định bằng cách so sánh chúng với danh sách các gói được ủy quyền xác định trước. Bằng cách thực hiện một truy vấn SQL với CHỌN RIÊNG BIỆT lệnh, tập lệnh sẽ tách biệt các tên gói duy nhất không khớp với tên đã được xác minh. Điều này giúp xác định các ứng dụng giả mạo tiềm ẩn và duy trì bảo mật dữ liệu trong quy trình phân tích. 🛡️

Sau khi xác định được các gói trái phép, các tập lệnh sẽ sử dụng Cơ sở dữ liệu thời gian thực của Firebase để quản lý danh sách "blockedPackages". Điều này đạt được bằng cách sử dụng db.reference() Và bộ() lệnh, cho phép các nhà phát triển cập nhật động danh sách chặn của họ trong thời gian thực. Ví dụ: khi phát hiện một gói ứng dụng không xác định như "com.hZVoqbRXhUWsP51a", gói ứng dụng đó sẽ tự động được thêm vào danh sách chặn. Điều này đảm bảo mọi hoạt động đáng ngờ đều được giải quyết nhanh chóng, tạo ra cơ chế mạnh mẽ để bảo mật cơ sở hạ tầng phân tích của bạn. Những biện pháp chủ động như vậy rất quan trọng trong việc ngăn chặn việc khai thác, đặc biệt trong các trường hợp liên quan đến APK được thiết kế ngược.

Việc triển khai Python cung cấp quy trình làm việc tương tự nhưng bao gồm việc xử lý sự kiện chi tiết hơn, tận dụng các chức năng như kết quả() để xử lý kết quả đầu ra truy vấn. Ví dụ: trong tình huống thực tế, hãy tưởng tượng một ứng dụng được thiết kế cho trẻ em bắt đầu nhìn thấy các mục từ một gói trò chơi không xác định trong cơ sở dữ liệu phân tích của nó. Bằng cách sử dụng tập lệnh Python, nhà phát triển không chỉ có thể xác định gói vi phạm mà còn có thể chặn ngay lập tức các luồng dữ liệu của gói đó. Bằng cách tự động hóa quy trình này, nhóm tiết kiệm thời gian quý báu và giảm thiểu rủi ro hỏng dữ liệu. 🚀

Để tăng cường bảo mật, việc triển khai Chức năng đám mây sẽ giám sát nhật ký BigQuery theo thời gian thực. Bất cứ khi nào một gói đáng ngờ gửi dữ liệu, chức năng này sẽ chặn nó bằng cách sử dụng base64.b64decode() để giải mã tải trọng sự kiện đến. Cách tiếp cận này đặc biệt hiệu quả đối với các ứng dụng có lưu lượng truy cập cao, nơi việc giám sát thủ công là không khả thi. Bằng cách tự động thêm các gói trái phép vào danh sách chặn, các giải pháp này cung cấp một phương pháp có thể mở rộng để chống lại hoạt động gian lận. Những chiến lược như vậy minh họa cách các công cụ hiện đại có thể bảo vệ các tài nguyên quan trọng đồng thời đảm bảo hiệu suất tối ưu và sự an tâm cho các nhà phát triển. 😊

// 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)

Tăng cường bảo mật Firebase và BigQuery chống lại quyền truy cập trái phép

Một khía cạnh quan trọng của việc bảo mật đường dẫn Firebase và BigQuery của bạn là hiểu rõ các cơ chế mà kẻ tấn công khai thác để vượt qua các biện pháp kiểm soát. APK được thiết kế ngược thường đưa dữ liệu trái phép vào BigQuery bằng cách bắt chước hành vi ứng dụng hợp pháp. Điều này đạt được bằng cách sử dụng các công cụ loại bỏ hoặc sửa đổi APK để vô hiệu hóa các biện pháp bảo mật như xác thực chứng chỉ SHA. Bằng cách đó, những ứng dụng giả mạo này sẽ gửi dữ liệu có vẻ xác thực nhưng không phải từ ứng dụng gốc của bạn, làm xáo trộn số liệu phân tích của bạn. 🔐

Một lĩnh vực khác đáng khám phá là việc sử dụng Quy tắc bảo mật Firebase để hạn chế hoạt động ghi dữ liệu vào các nguồn đã được xác minh. Các quy tắc này có thể thực thi các điều kiện dựa trên xác thực người dùng, số nhận dạng ứng dụng và mã thông báo tùy chỉnh. Ví dụ: việc bật quy tắc Cơ sở dữ liệu thời gian thực để kiểm tra chéo tên gói dựa trên danh sách đã xác minh được lưu trữ trong Firestore đảm bảo rằng chỉ những ứng dụng được phê duyệt mới có thể ghi dữ liệu. Cách tiếp cận này làm giảm khả năng tiếp xúc với lưu lượng truy cập độc hại và tăng độ tin cậy cho phân tích của bạn. 📊

Hơn nữa, việc ghi nhật ký và giám sát đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định các hoạt động đáng ngờ. Google Cloud cung cấp các công cụ như Cloud Logging để theo dõi tất cả các yêu cầu API được gửi tới Firebase hoặc BigQuery. Việc kiểm tra thường xuyên bằng cách sử dụng các nhật ký này có thể phát hiện ra các mẫu hoặc các nỗ lực lặp lại từ các ứng dụng trái phép, cho phép can thiệp kịp thời. Việc kết hợp các chiến lược như vậy với các bản cập nhật định kỳ cho các tính năng bảo mật của ứng dụng sẽ đảm bảo khả năng phòng thủ toàn diện hơn trước các mối đe dọa ngày càng gia tăng trong bối cảnh kỹ thuật số ngày nay.