Tuntemattomien pakettilisäysten ratkaiseminen BigQueryyn Firebase-sovelluksista

Odottamattoman tiedon lisäyksen korjaaminen BigQueryyn

19. lokakuuta Firebase Crashlytics for Android -sovelluksissa alkoi ilmaantua odottamattomien ongelmien aalto. Nämä virheet olivat hämmentäviä, koska ne sisälsivät tuntemattomia paketteja, jotka eivät näkyneet Google Play Consolessa. Vaikka Firebasen tiimi ratkaisi nopeasti taustasyyn, tarina ei päättynyt tähän. 📉

Kun kaatumisvirheet oli korjattu, ilmeni toinen poikkeama: BigQuery alkoi vastaanottaa lisäyksiä tuntemattomista sovelluspaketeista. Huolimatta SHA-varmenteen validoinnista Firebasessa ja GCP:ssä, tämä mystinen toiminta jatkui, jolloin kehittäjät etsivät vastauksia. 🕵️‍♂️

Yksi mahdollinen syy tähän on APK-reverse engineering, jossa hyökkääjät luovat sovelluksesta muokattuja versioita jäljitelläkseen laillisia pyyntöjä. Jopa Firebasen alkuperäisten ongelmien lieventämisen jälkeen selittämättömät BigQuery-lisäosat herättivät merkittäviä huolenaiheita tietoturvasta ja väärinkäytöstä.

Tässä viestissä perehdymme siihen, kuinka tällaiset paketit voivat ohittaa suojatoimenpiteet tietojen lisäämiseksi BigQueryyn, paljastaa mahdolliset haavoittuvuudet ja tutkia käytännöllisiä toimenpiteitä luvattoman käytön estämiseksi. Tällaisten ongelmien ratkaiseminen on välttämätöntä sovelluksesi analytiikkaputkiston eheyden ylläpitämiseksi ja käyttäjätietojen turvallisuuden varmistamiseksi. 🔒

Luvattomien BigQuery-lisäysten tutkiminen ja estäminen

Aiemmin toimitetut skriptit keskittyvät BigQueryyn luvattomien tietojen lisäysongelman ratkaisemiseen. Nämä komentosarjat käyttävät Firebase Admin SDK:ta ja Google Cloudin BigQuery APIa valvomaan, analysoimaan ja estämään epäilyttävää pakettitoimintaa. Ensimmäinen Node.js:ssä kirjoitettu komentosarja osoittaa, kuinka BigQuerysta voi kysyä tuntemattomia pakettien nimiä vertaamalla niitä ennalta määritettyyn valtuutettujen pakettien luetteloon. Suorittamalla SQL-kyselyn kanssa SELECT DISTINCT komentosarja eristää yksilölliset pakettien nimet, jotka eivät vastaa vahvistettuja. Tämä auttaa paikantamaan mahdolliset roistosovellukset ja ylläpitämään tietoturvaa analytiikkaputkissa. 🛡️

Kun luvattomat paketit tunnistetaan, komentosarjat käyttävät Firebasen reaaliaikaista tietokantaa "estettyjen pakettien" luettelon hallintaan. Tämä saavutetaan käyttämällä db.reference() ja sarja() komennot, joiden avulla kehittäjät voivat päivittää estolistansa dynaamisesti reaaliajassa. Esimerkiksi kun tuntematon sovelluspaketti, kuten "com.hZVoqbRXhUWsP51a", havaitaan, se lisätään estolistalle automaattisesti. Tämä varmistaa, että kaikkiin epäilyttäviin toimiin puututaan nopeasti ja luodaan vankka mekanismi analytiikkainfrastruktuurisi suojaamiseksi. Tällaiset ennakoivat toimenpiteet ovat ratkaisevan tärkeitä hyväksikäytön estämisessä, erityisesti sellaisissa tapauksissa, joihin liittyy käännetyt APK:t.

Python-toteutus tarjoaa samanlaisen työnkulun, mutta sisältää yksityiskohtaisempia tapahtumien käsittelyä, hyödyntämistoimintoja, kuten tulos() kyselytulosteiden käsittelyyn. Kuvittele esimerkiksi todellisessa tilanteessa lapsille suunniteltu sovellus, joka alkaa nähdä merkintöjä tuntemattomasta pelipaketista analytiikkatietokannassaan. Python-komentosarjan avulla kehittäjä ei voi vain tunnistaa loukkaavaa pakettia, vaan myös välittömästi estää sen tietovirrat. Automatisoimalla tämän prosessin tiimi säästää arvokasta aikaa ja minimoi tietojen korruption riskit. 🚀

Turvallisuuden lisäämiseksi Cloud Function -toteutus seuraa BigQuery-lokeja reaaliajassa. Aina kun epäilyttävä paketti lähettää tietoja, toiminto sieppaa sen käyttämällä base64.b64decode() saapuvien tapahtumien hyötykuormien purkamiseen. Tämä lähestymistapa on erityisen tehokas suuren liikenteen sovelluksissa, joissa manuaalinen valvonta ei ole mahdollista. Lisäämällä automaattisesti luvattomat paketit estoluetteloon nämä ratkaisut tarjoavat skaalautuvan tavan torjua vilpillistä toimintaa. Tällaiset strategiat ovat esimerkki siitä, kuinka nykyaikaiset työkalut voivat suojata kriittisiä resursseja ja varmistaa samalla optimaalisen suorituskyvyn ja mielenrauhan kehittäjille. 😊

// 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)

Firebase- ja BigQuery-suojauksen parantaminen luvatonta käyttöä vastaan

Yksi Firebase- ja BigQuery-putkien suojaamisen keskeinen osa on ymmärtää mekanismeja, joita hyökkääjät käyttävät ohittaakseen hallinnan. Käänteiset APK:t lisäävät usein luvatonta dataa BigQueryyn matkimalla laillista sovelluskäyttäytymistä. Tämä saavutetaan käyttämällä työkaluja, jotka poistavat tai muokkaavat APK:ta suojaustoimenpiteiden, kuten SHA-varmenteen vahvistamisen, poistamiseksi. Näin tekemällä nämä petolliset sovellukset lähettävät tietoja, jotka näyttävät aidolta, mutta jotka eivät ole peräisin alkuperäisestä sovelluksestasi, mikä sotkee ​​analytiikkasi. 🔐

Toinen tutkimisen arvoinen alue on Firebase Security Rulesin käyttö tietojen kirjoitustoimintojen rajoittamiseksi vahvistettuihin lähteisiin. Nämä säännöt voivat pakottaa ehtoja, jotka perustuvat käyttäjän todentamiseen, sovellustunnisteisiin ja mukautettuihin tunnuksiin. Esimerkiksi ottamalla käyttöön reaaliaikaiset tietokantasäännöt, jotka vertaavat pakettien nimet Firestoreen tallennettuun vahvistettuun luetteloon, varmistaa, että vain hyväksytyt sovellukset voivat kirjoittaa tietoja. Tämä lähestymistapa vähentää altistumista haitalliselle liikenteelle ja lisää analytiikkasi luotettavuutta. 📊

Lisäksi kirjauksella ja seurannalla on keskeinen rooli epäilyttävien toimintojen tunnistamisessa. Google Cloud tarjoaa työkaluja, kuten Cloud Loggingin, joiden avulla voit seurata kaikkia Firebaselle tai BigQuerylle tehtyjä API-pyyntöjä. Näitä lokeja käyttävät säännölliset tarkastukset voivat paljastaa malleja tai toistuvia yrityksiä luvattomista sovelluksista, mikä mahdollistaa oikea-aikaisen puuttumisen. Tällaisten strategioiden yhdistäminen sovelluksesi suojausominaisuuksien säännöllisiin päivityksiin varmistaa kattavamman suojan kehittyviä uhkia vastaan ​​nykypäivän digitaalisessa ympäristössä.