Řešení neznámých vložení balíčků do BigQuery z Firebase Apps

Vyšetřování neoprávněného vkládání dat do BigQuery

Řešení využívající Node.js a Firebase Admin SDK pro analýzu dat BigQuery a blokování neznámých balíčků

// 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);

Implementace ověřování neznámých balíčků v reálném čase v BigQuery

Řešení využívající Python a Google BigQuery API k identifikaci a blokování neoprávněných vkládání dat

# 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()

Automatizace blokování dat v reálném čase pomocí funkcí GCP

Řešení využívající Google Cloud Functions k dynamickému blokování neautorizovaných balíčků

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)

Běžné otázky týkající se zabezpečení Firebase a BigQuery

1. Co je reverzní inženýrství souborů APK?
2. Reverzní inženýrství je proces, kdy útočník dekompiluje soubor APK, aby extrahoval nebo upravil jeho kód. To může vést k tomu, že neautorizované aplikace odesílají data, která napodobují legitimní požadavky. Použití ověření certifikátu SHA pomáhá čelit této hrozbě.
3. Jak Firebase brání neoprávněnému přístupu k datům?
4. Firebase umožňuje vývojářům nastavit pravidla zabezpečení, která ověřují zápisy dat na základě identifikátorů aplikací, ověřovacích tokenů nebo vlastní logiky za účelem blokování neověřených zdrojů.
5. Proč BigQuery přijímá data z neznámých aplikací?
6. Neznámé aplikace mohou být verzemi vaší aplikace s reverzním inženýrstvím nebo podvodnými aplikacemi napodobujícími volání API. Implementace logiky vlastního ověření ve Firebase i BigQuery může pomoci zastavit takové zadávání dat.
7. Jak mohu sledovat podezřelou aktivitu v BigQuery?
8. Pomocí Cloud Logging ve službě Google Cloud můžete sledovat všechny požadavky na data a dotazy odeslané do BigQuery, což poskytuje přehled o podezřelé aktivitě a umožňuje rychlé reakce.
9. Jakou roli hraje certifikát SHA ve Firebase?
10. Certifikáty SHA ověřují požadavky vaší aplikace na Firebase a zajišťují, že k backendu mají přístup pouze schválené verze aplikace. To je důležité pro zabránění falešným požadavkům z falešných aplikací.

Posílení zabezpečení dat ve Firebase a BigQuery

Zabezpečení kanálů Firebase a BigQuery zahrnuje řešení zranitelných míst, jako jsou soubory APK s reverzním inženýrstvím a neautorizované žádosti o aplikace. Díky kombinaci mechanismů ověřování SHA a protokolování mohou vývojáři mít lepší kontrolu nad svými analytickými daty. Proaktivní monitorování hraje klíčovou roli při identifikaci a zmírňování takových rizik. 🛠️

Díky detekci v reálném čase a komplexním pravidlům Firebase lze neoprávněné vstupy rychle zablokovat. Tyto snahy zajišťují integritu dat a zároveň zajišťují bezpečné analytické prostředí. Implementace těchto opatření posílí vaši obranu proti potenciálnímu zneužití a zvýší důvěru ve váš aplikační ekosystém. 😊