Løsning af ukendte pakkeindlæg i BigQuery fra Firebase Apps

Håndtering af uventet dataindsættelse i BigQuery

Den 19. oktober begyndte en bølge af uventede problemer at dukke op i Firebase Crashlytics til Android-applikationer. Disse fejl var forvirrende, fordi de involverede ukendte pakker, der ikke var synlige i Google Play Console. Mens Firebase-teamet hurtigt løste hovedårsagen på deres backend, sluttede historien ikke der. 📉

Efter at nedbrudsfejlene var blevet rettet, dukkede en anden uregelmæssighed op - BigQuery begyndte at modtage indlæg fra ukendte apppakker. På trods af implementering af SHA-certifikatvalidering i både Firebase og GCP, fortsatte denne mystiske aktivitet, hvilket efterlod udviklere på jagt efter svar. 🕵️‍♂️

En mulig årsag til denne adfærd er APK reverse engineering, hvor angribere opretter modificerede versioner af en app for at efterligne legitime anmodninger. Selv efter at have afhjulpet indledende problemer med Firebase, rejste de uforklarlige BigQuery-indlæg betydelige bekymringer om datasikkerhed og misbrug.

I dette indlæg vil vi dykke ned i, hvordan sådanne pakker kan omgå sikkerhedsforanstaltninger for at indsætte data i BigQuery, afdække potentielle sårbarheder og undersøge praktiske foranstaltninger til at forhindre uautoriseret adgang. At tackle sådanne problemer er afgørende for at bevare integriteten af ​​din apps analysepipeline og sikre, at brugerdata forbliver sikre. 🔒

Udforskning og forebyggelse af uautoriserede BigQuery-indsættelser

De tidligere leverede scripts fokuserer på at tackle problemet med uautoriserede dataindsættelser i BigQuery. Disse scripts bruger Firebase Admin SDK og Google Clouds BigQuery API til at overvåge, analysere og blokere mistænkelig pakkeaktivitet. Det første script skrevet i Node.js viser, hvordan man forespørger BigQuery efter ukendte pakkenavne ved at sammenligne dem med en foruddefineret liste over autoriserede pakker. Ved at udføre en SQL-forespørgsel med VÆLG DISTINKT kommando, isolerer scriptet unikke pakkenavne, der ikke matcher de verificerede. Dette hjælper med at lokalisere potentielle useriøse apps og opretholde datasikkerheden i analysepipelines. 🛡️

Når uautoriserede pakker er identificeret, bruger scripts Firebase's Realtime Database til at administrere en liste over "blokerede pakker". Dette opnås ved hjælp af db.reference() og sæt() kommandoer, der giver udviklere mulighed for dynamisk at opdatere deres blokeringslister i realtid. For eksempel, når en ukendt app-pakke som "com.hZVoqbRXhUWsP51a" opdages, føjes den automatisk til blokeringslisten. Dette sikrer, at enhver mistænkelig aktivitet behandles hurtigt, hvilket skaber en robust mekanisme til at sikre din analyseinfrastruktur. Sådanne proaktive foranstaltninger er afgørende for at forhindre udnyttelse, især i sager, der involverer omvendte APK'er.

Python-implementeringen giver en lignende arbejdsgang, men inkluderer mere detaljeret hændelseshåndtering, udnyttelse af funktioner som f.eks resultat() at behandle forespørgselsoutput. For eksempel, i et scenarie i den virkelige verden, forestil dig, at en app designet til børn begynder at se poster fra en ukendt spilpakke i sin analysedatabase. Ved hjælp af Python-scriptet kan udvikleren ikke kun identificere den stødende pakke, men også straks blokere dens datastrømme. Ved at automatisere denne proces sparer teamet værdifuld tid og minimerer risikoen for datakorruption. 🚀

For yderligere sikkerhed overvåger Cloud Function-implementeringen BigQuery-logfiler i realtid. Når en mistænkelig pakke sender data, opsnapper funktionen dem ved hjælp af base64.b64decode() at afkode indgående hændelsesnyttelast. Denne tilgang er især effektiv til applikationer med høj trafik, hvor manuel overvågning er umulig. Ved automatisk at tilføje uautoriserede pakker til en blokeringsliste giver disse løsninger en skalerbar måde at bekæmpe svigagtig aktivitet. Sådanne strategier eksemplificerer, hvordan moderne værktøjer kan beskytte kritiske ressourcer og samtidig sikre optimal ydeevne og ro i sindet for udviklere. 😊

// 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)

Forbedring af Firebase og BigQuery sikkerhed mod uautoriseret adgang

Et afgørende aspekt ved at sikre dine Firebase- og BigQuery-pipelines er at forstå de mekanismer, som angribere udnytter til at omgå kontrol. Omvendt udviklede APK'er injicerer ofte uautoriserede data i BigQuery ved at efterligne legitim app-adfærd. Dette opnås ved at bruge værktøjer, der fjerner eller ændrer APK'en for at deaktivere sikkerhedsforanstaltninger som SHA-certifikatvalidering. Ved at gøre det sender disse useriøse apps data, der ser ud til at være autentiske, men som ikke er fra din originale app, og overfylder dine analyser. 🔐

Et andet område, der er værd at udforske, er brugen af ​​Firebase Security Rules til at begrænse dataskrivningsoperationer til verificerede kilder. Disse regler kan håndhæve betingelser baseret på brugergodkendelse, app-id'er og tilpassede tokens. Aktivering af Realtime Database-regler, der krydstjekker pakkenavne mod en bekræftet liste, der er gemt i Firestore, sikrer for eksempel, at kun godkendte apps kan skrive data. Denne tilgang reducerer eksponeringen for ondsindet trafik og øger pålideligheden af ​​dine analyser. 📊

Desuden spiller logning og overvågning en afgørende rolle for at identificere mistænkelige aktiviteter. Google Cloud tilbyder værktøjer som Cloud Logging til at spore alle API-anmodninger til Firebase eller BigQuery. Regelmæssige revisioner ved hjælp af disse logfiler kan afdække mønstre eller gentagne forsøg fra uautoriserede apps, hvilket giver mulighed for rettidig indgriben. Ved at kombinere sådanne strategier med periodiske opdateringer af din apps sikkerhedsfunktioner sikrer du et mere omfattende forsvar mod trusler, der udvikler sig i nutidens digitale landskab.