Résolution des insertions de packages inconnus dans BigQuery à partir des applications Firebase

Gérer l'insertion de données inattendues dans BigQuery

Le 19 octobre, une vague de problèmes inattendus a commencé à apparaître dans les applications Firebase Crashlytics pour Android. Ces erreurs étaient déroutantes car elles impliquaient des packages inconnus qui n'étaient pas visibles dans la console Google Play. Même si l’équipe Firebase a rapidement résolu la cause profonde du problème sur son backend, l’histoire ne s’est pas arrêtée là. 📉

Une fois les erreurs de plantage corrigées, une autre anomalie est apparue : BigQuery a commencé à recevoir des insertions provenant de packages d'applications inconnus. Malgré la mise en œuvre de la validation des certificats SHA dans Firebase et GCP, cette activité mystérieuse a persisté, laissant les développeurs chercher des réponses. 🕵️‍♂️

L'une des raisons possibles de ce comportement est l'ingénierie inverse APK, dans laquelle les attaquants créent des versions modifiées d'une application pour imiter des requêtes légitimes. Même après avoir atténué les problèmes initiaux avec Firebase, les insertions inexpliquées de BigQuery ont soulevé d'importantes inquiétudes concernant la sécurité et l'utilisation abusive des données.

Dans cet article, nous verrons comment de tels packages pourraient contourner les mesures de protection pour insérer des données dans BigQuery, découvrir des vulnérabilités potentielles et explorer des mesures pratiques pour empêcher tout accès non autorisé. S'attaquer à ces problèmes est essentiel pour maintenir l'intégrité du pipeline d'analyse de votre application et garantir la sécurité des données des utilisateurs. 🔒

Explorer et empêcher les insertions BigQuery non autorisées

Les scripts fournis précédemment visent à résoudre le problème des insertions de données non autorisées dans BigQuery. Ces scripts utilisent le SDK Firebase Admin et l'API BigQuery de Google Cloud pour surveiller, analyser et bloquer les activités suspectes des packages. Le premier script écrit en Node.js montre comment interroger BigQuery pour rechercher des noms de packages inconnus en les comparant à une liste prédéfinie de packages autorisés. En exécutant une requête SQL avec le SÉLECTIONNER DISTINCT commande, le script isole les noms de packages uniques qui ne correspondent pas à ceux vérifiés. Cela permet d’identifier les applications malveillantes potentielles et de maintenir la sécurité des données dans les pipelines d’analyse. 🛡️

Une fois les packages non autorisés identifiés, les scripts utilisent la base de données en temps réel de Firebase pour gérer une liste de « packages bloqués ». Ceci est réalisé en utilisant le db.référence() et ensemble() commandes, permettant aux développeurs de mettre à jour dynamiquement leurs listes de blocage en temps réel. Par exemple, lorsqu'un package d'application inconnu tel que « com.hZVoqbRXhUWsP51a » est détecté, il est automatiquement ajouté à la liste de blocage. Cela garantit que toute activité suspecte est rapidement traitée, créant ainsi un mécanisme robuste pour sécuriser votre infrastructure d'analyse. De telles mesures proactives sont cruciales pour prévenir l’exploitation, en particulier dans les cas impliquant APK de rétro-ingénierie.

L'implémentation Python fournit un flux de travail similaire mais inclut une gestion des événements plus détaillée, exploitant des fonctions telles que résultat() pour traiter les résultats des requêtes. Par exemple, dans un scénario réel, imaginez qu’une application conçue pour les enfants commence à voir les entrées d’un package de jeu inconnu dans sa base de données analytique. Grâce au script Python, le développeur peut non seulement identifier le package incriminé, mais également bloquer immédiatement ses flux de données. En automatisant ce processus, l'équipe gagne un temps précieux et minimise les risques de corruption des données. 🚀

Pour plus de sécurité, la mise en œuvre de Cloud Function surveille les journaux BigQuery en temps réel. Chaque fois qu'un package suspect envoie des données, la fonction les intercepte en utilisant base64.b64decode() pour décoder les charges utiles des événements entrants. Cette approche est particulièrement efficace pour les applications à fort trafic où la surveillance manuelle est irréalisable. En ajoutant automatiquement les packages non autorisés à une liste de blocage, ces solutions constituent un moyen évolutif de lutter contre les activités frauduleuses. De telles stratégies illustrent la manière dont les outils modernes peuvent protéger les ressources critiques tout en garantissant des performances optimales et une tranquillité d'esprit aux développeurs. 😊

// 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)

Améliorer la sécurité de Firebase et BigQuery contre les accès non autorisés

Un aspect crucial de la sécurisation de vos pipelines Firebase et BigQuery consiste à comprendre les mécanismes que les attaquants exploitent pour contourner les contrôles. Les APK issus de l'ingénierie inverse injectent souvent des données non autorisées dans BigQuery en imitant le comportement légitime des applications. Ceci est réalisé en utilisant des outils qui suppriment ou modifient l'APK pour désactiver les mesures de sécurité telles que la validation du certificat SHA. Ce faisant, ces applications malveillantes envoient des données qui semblent authentiques mais qui ne proviennent pas de votre application d'origine, encombrant ainsi vos analyses. 🔐

Un autre domaine à explorer est l'utilisation des règles de sécurité Firebase pour limiter les opérations d'écriture de données aux sources vérifiées. Ces règles peuvent appliquer des conditions basées sur l'authentification des utilisateurs, les identifiants d'application et les jetons personnalisés. Par exemple, l'activation des règles de base de données en temps réel qui vérifient les noms des packages par rapport à une liste vérifiée stockée dans Firestore garantit que seules les applications approuvées peuvent écrire des données. Cette approche réduit l'exposition au trafic malveillant et augmente la fiabilité de vos analyses. 📊

De plus, la journalisation et la surveillance jouent un rôle essentiel dans l’identification des activités suspectes. Google Cloud fournit des outils tels que Cloud Logging pour suivre toutes les requêtes API adressées à Firebase ou BigQuery. Des audits réguliers utilisant ces journaux peuvent révéler des modèles ou des tentatives répétées d'applications non autorisées, permettant ainsi une intervention rapide. La combinaison de ces stratégies avec des mises à jour périodiques des fonctionnalités de sécurité de votre application garantit une défense plus complète contre l’évolution des menaces dans le paysage numérique actuel.