حل عمليات إدراج الحزمة غير المعروفة في BigQuery من تطبيقات Firebase

معالجة عملية إدخال البيانات غير المتوقعة في BigQuery

في 19 أكتوبر، بدأت موجة من المشكلات غير المتوقعة في الظهور في Firebase Crashlytics لتطبيقات Android. كانت هذه الأخطاء محيرة لأنها تضمنت حزمًا غير معروفة لم تكن مرئية في Google Play Console. في حين قام فريق Firebase بحل السبب الجذري بسرعة، إلا أن القصة لم تنته عند هذا الحد. 📉

بعد إصلاح أخطاء التعطل، ظهرت حالة شاذة أخرى، حيث بدأ BigQuery في تلقي إدخالات من حزم تطبيقات غير معروفة. على الرغم من تنفيذ التحقق من صحة شهادة SHA في كل من Firebase وGCP، استمر هذا النشاط الغامض، مما جعل المطورين يبحثون عن إجابات. 🕵️‍♂️

أحد الأسباب المحتملة وراء هذا السلوك هو الهندسة العكسية لـ APK، حيث يقوم المهاجمون بإنشاء إصدارات معدلة من التطبيق لتقليد الطلبات المشروعة. حتى بعد تخفيف المشكلات الأولية مع Firebase، أثارت إدراجات BigQuery غير المبررة مخاوف كبيرة بشأن أمان البيانات وإساءة استخدامها.

في هذا المنشور، سنتعمق في كيفية تجاوز هذه الحزم للضمانات لإدراج البيانات في BigQuery، والكشف عن نقاط الضعف المحتملة، واستكشاف الإجراءات العملية لمنع الوصول غير المصرح به. تعد معالجة مثل هذه المشكلات أمرًا ضروريًا للحفاظ على سلامة مسار التحليلات الخاص بتطبيقك وضمان بقاء بيانات المستخدم آمنة. 🔒

يأمر	مثال للاستخدام
bigquery.query()	تقوم هذه الوظيفة بتنفيذ استعلام SQL مقابل جدول BigQuery وإرجاع النتائج. من الضروري تحديد أسماء الحزم غير المصرح بها من خلال مقارنتها بقائمة الحزم المعتمدة المعروفة في مجموعة البيانات.
db.reference()	يُستخدم لإنشاء مرجع إلى موقع محدد في قاعدة بيانات Firebase Realtime. في هذا الحل، يتم استخدامه لحظر أسماء حزم التطبيقات أو ترخيصها ديناميكيًا.
set()	يكتب البيانات إلى مرجع قاعدة بيانات محدد في Firebase. هنا، يتم استخدامه لحظر الحزم غير المصرح بها عن طريق إضافة أسمائها إلى مرجع "blockedPackages".
initializeApp()	تهيئة Firebase Admin SDK للسماح للبرامج النصية الخلفية بالتفاعل مع خدمات Firebase، مثل قاعدة بيانات Realtime، للتحقق الديناميكي والحظر.
result()	جزء من عملية تنفيذ استعلام BigQuery في Python، تقوم هذه الوظيفة بجلب مجموعة نتائج الاستعلام لمزيد من المعالجة، مثل استخراج أسماء الحزم غير المصرح بها.
SELECT DISTINCT	أمر SQL يُستخدم داخل الاستعلام لاسترداد أسماء الحزم الفريدة فقط من مجموعة بيانات BigQuery، مما يضمن عدم معالجة أي تكرارات أو حظرها.
base64.b64decode()	يقوم بفك ترميز سلسلة مشفرة Base64. وهذا خاص بالتعامل مع حمولات أحداث Cloud Function التي تم ترميزها، مما يضمن قدرة البرنامج النصي على معالجة البيانات الأولية.
child()	يُستخدم لإنشاء عقدة فرعية محددة أو الانتقال إليها ضمن مرجع قاعدة بيانات Firebase. فهو يسمح بالتحديثات المنظمة والمستهدفة، مثل إضافة أسماء الحزم المحظورة الفردية ضمن عقدة "blockedPackages".
NOT IN	عامل تشغيل SQL يُستخدم في استعلام BigQuery لاستبعاد الحزم المصرح بها أثناء جلب قائمة الحزم غير المصرح بها. فهو يضمن معالجة أسماء الحزم المشبوهة فقط.
console.error()	يسجل الأخطاء إلى وحدة التحكم في Node.js. فهو يوفر معلومات تصحيح الأخطاء في حالات الفشل غير المتوقعة، مما يجعل البرنامج النصي أكثر قوة وأسهل في استكشاف الأخطاء وإصلاحها.

استكشاف ومنع إدخالات BigQuery غير المصرح بها

ركزت البرامج النصية المقدمة سابقًا على معالجة مشكلة إدراج البيانات غير المصرح بها في BigQuery. تستخدم هذه البرامج النصية Firebase Admin SDK وBigQuery API في Google Cloud لمراقبة نشاط الحزمة المشبوه وتحليله وحظره. يوضح النص الأول المكتوب في Node.js كيفية الاستعلام عن BigQuery لأسماء الحزم غير المعروفة من خلال مقارنتها بقائمة محددة مسبقًا من الحزم المعتمدة. عن طريق تنفيذ استعلام SQL مع الأمر، يقوم البرنامج النصي بعزل أسماء الحزم الفريدة التي لا تتطابق مع الأسماء التي تم التحقق منها. ويساعد ذلك في تحديد التطبيقات المارقة المحتملة والحفاظ على أمان البيانات في مسارات التحليلات. 🛡️

بمجرد التعرف على الحزم غير المصرح بها، تستخدم البرامج النصية قاعدة بيانات الوقت الفعلي الخاصة بـ Firebase لإدارة قائمة "الحزم المحظورة". ويتم تحقيق ذلك باستخدام و الأوامر، مما يسمح للمطورين بتحديث قوائم الحظر الخاصة بهم ديناميكيًا في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، عند اكتشاف حزمة تطبيق غير معروفة مثل "com.hZVoqbRXhUWsP51a"، تتم إضافتها إلى قائمة الحظر تلقائيًا. ويضمن ذلك معالجة أي نشاط مشبوه بسرعة، مما يؤدي إلى إنشاء آلية قوية لتأمين البنية التحتية للتحليلات لديك. وتعتبر هذه التدابير الاستباقية حاسمة في منع الاستغلال، خاصة في الحالات التي تنطوي على ذلك .

يوفر تطبيق Python سير عمل مشابهًا ولكنه يتضمن معالجة أكثر تفصيلاً للأحداث، والاستفادة من وظائف مثل لمعالجة مخرجات الاستعلام. على سبيل المثال، في سيناريو من العالم الحقيقي، تخيل أن أحد التطبيقات المصممة للأطفال يبدأ في رؤية إدخالات من حزمة ألعاب غير معروفة في قاعدة بيانات التحليلات الخاصة به. باستخدام برنامج Python النصي، لا يستطيع المطور تحديد الحزمة المخالفة فحسب، بل يمكنه أيضًا حظر تدفقات البيانات الخاصة بها على الفور. ومن خلال أتمتة هذه العملية، يوفر الفريق وقتًا ثمينًا ويقلل من مخاطر تلف البيانات. 🚀

لمزيد من الأمان، يقوم تطبيق Cloud Function بمراقبة سجلات BigQuery في الوقت الفعلي. عندما ترسل حزمة مشبوهة بيانات، تعترضها الوظيفة باستخدامها لفك تشفير حمولات الأحداث الواردة. يعد هذا الأسلوب فعالاً بشكل خاص في التطبيقات ذات الحركة المرورية العالية حيث تكون المراقبة اليدوية غير ممكنة. من خلال إضافة الحزم غير المصرح بها تلقائيًا إلى قائمة الحظر، توفر هذه الحلول طريقة قابلة للتطوير لمكافحة النشاط الاحتيالي. وتجسد هذه الاستراتيجيات كيف يمكن للأدوات الحديثة حماية الموارد الحيوية مع ضمان الأداء الأمثل وراحة البال للمطورين. 😊

// 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)

تعزيز أمان Firebase وBigQuery ضد الوصول غير المصرح به

أحد الجوانب المهمة لتأمين مسارات Firebase وBigQuery هو فهم الآليات التي يستغلها المهاجمون لتجاوز عناصر التحكم. غالبًا ما تقوم ملفات APK ذات الهندسة العكسية بحقن بيانات غير مصرح بها في BigQuery عن طريق محاكاة سلوك التطبيق الشرعي. يتم تحقيق ذلك عن طريق استخدام الأدوات التي تقوم بتجريد APK أو تعديله لتعطيل الإجراءات الأمنية مثل التحقق من صحة شهادة SHA. ومن خلال القيام بذلك، ترسل هذه التطبيقات المارقة بيانات تبدو أصلية ولكنها ليست من تطبيقك الأصلي، مما يؤدي إلى تشويش تحليلاتك. 🔐

هناك مجال آخر يستحق الاستكشاف وهو استخدام قواعد أمان Firebase لتقييد عمليات كتابة البيانات بالمصادر التي تم التحقق منها. يمكن لهذه القواعد فرض شروط بناءً على مصادقة المستخدم ومعرفات التطبيق والرموز المميزة. على سبيل المثال، يؤدي تمكين قواعد قاعدة بيانات الوقت الحقيقي التي تقارن أسماء الحزم مع القائمة التي تم التحقق منها والمخزنة في Firestore إلى ضمان أن التطبيقات المعتمدة فقط هي التي يمكنها كتابة البيانات. يقلل هذا الأسلوب من التعرض لحركة المرور الضارة ويزيد من موثوقية تحليلاتك. 📊

علاوة على ذلك، يلعب التسجيل والمراقبة دورًا حيويًا في تحديد الأنشطة المشبوهة. يوفر Google Cloud أدوات مثل Cloud Logging لتتبع جميع طلبات واجهة برمجة التطبيقات المقدمة إلى Firebase أو BigQuery. يمكن لعمليات التدقيق المنتظمة باستخدام هذه السجلات الكشف عن الأنماط أو المحاولات المتكررة من التطبيقات غير المصرح بها، مما يسمح بالتدخل في الوقت المناسب. ويضمن الجمع بين هذه الاستراتيجيات والتحديثات الدورية لميزات أمان تطبيقك دفاعًا أكثر شمولاً ضد التهديدات المتطورة في المشهد الرقمي اليوم.

1. ما هي الهندسة العكسية لملفات APK؟
2. الهندسة العكسية هي العملية التي يقوم فيها المهاجم بإلغاء ترجمة ملف APK لاستخراج الكود الخاص به أو تعديله. يمكن أن يؤدي هذا إلى قيام تطبيقات غير مصرح بها بإرسال بيانات تحاكي الطلبات المشروعة. يساعد استخدام التحقق من صحة شهادة SHA في مواجهة هذا التهديد.
3. كيف يمنع Firebase الوصول غير المصرح به إلى البيانات؟
4. يسمح Firebase للمطورين بإعداد قواعد الأمان التي تتحقق من صحة كتابة البيانات بناءً على معرفات التطبيق أو رموز المصادقة المميزة أو المنطق المخصص لحظر المصادر التي لم يتم التحقق منها.
5. لماذا يتلقى BigQuery بيانات من تطبيقات غير معروفة؟
6. قد تكون التطبيقات غير المعروفة عبارة عن إصدارات تمت هندستها بشكل عكسي لتطبيقك أو تطبيقات خادعة تحاكي استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات. يمكن أن يساعد تنفيذ منطق التحقق المخصص في كل من Firebase وBigQuery في إيقاف إدخالات البيانات هذه.
7. كيف يمكنني مراقبة الأنشطة المشبوهة في BigQuery؟
8. باستخدام التسجيل السحابي في Google Cloud، يمكنك مراقبة جميع طلبات البيانات والاستعلامات المقدمة إلى BigQuery، مما يوفر إمكانية رؤية الأنشطة المشبوهة وتمكين الاستجابات السريعة.
9. ما الدور الذي تلعبه شهادة SHA في Firebase؟
10. تعمل شهادات SHA على مصادقة طلبات تطبيقك إلى Firebase، مما يضمن أن الإصدارات المعتمدة فقط من التطبيق يمكنها الوصول إلى الواجهة الخلفية. يعد هذا أمرًا بالغ الأهمية لمنع الطلبات المخادعة من التطبيقات المزيفة.

يتضمن تأمين مسارات Firebase وBigQuery معالجة نقاط الضعف مثل ملفات APK ذات الهندسة العكسية وطلبات التطبيقات غير المصرح بها. من خلال الجمع بين آليات التحقق من صحة SHA والتسجيل، يمكن للمطورين الحفاظ على تحكم أفضل في بيانات التحليلات الخاصة بهم. تلعب المراقبة الاستباقية دورًا حاسمًا في تحديد هذه المخاطر والتخفيف من حدتها. 🛠️

بفضل الكشف في الوقت الفعلي وقواعد Firebase الشاملة، يمكن حظر الإدخالات غير المصرح بها بسرعة. تعمل هذه الجهود على حماية سلامة البيانات مع ضمان بيئة تحليلية آمنة. يؤدي تنفيذ هذه التدابير إلى تقوية دفاعك ضد الاستغلال المحتمل وتعزيز الثقة في النظام البيئي للتطبيق الخاص بك. 😊