BigQuery માં અનપેક્ષિત ડેટા નિવેશને સંબોધિત કરવું
19મી ઑક્ટોબરે, Android ઍપ્લિકેશનો માટે Firebase Crashlytics માં અનપેક્ષિત સમસ્યાઓનું મોજું આવવાનું શરૂ થયું. આ ભૂલો ચોંકાવનારી હતી કારણ કે તેમાં અજાણ્યા પેકેજો સામેલ હતા જે Google Play કન્સોલમાં દેખાતા ન હતા. જ્યારે ફાયરબેઝ ટીમે તેમના બેકએન્ડ પરના મૂળ કારણને ઝડપથી ઉકેલી નાખ્યું, વાર્તા ત્યાં સમાપ્ત થઈ નહીં. 📉
ક્રેશ ભૂલો ઠીક થયા પછી, બીજી વિસંગતતા ઉભરી આવી—BigQuery એ અજાણ્યા એપ્લિકેશન પેકેજોમાંથી ઇન્સર્ટ પ્રાપ્ત કરવાનું શરૂ કર્યું. ફાયરબેઝ અને GCP બંનેમાં SHA પ્રમાણપત્રની માન્યતા લાગુ કરવા છતાં, આ રહસ્યમય પ્રવૃત્તિ ચાલુ રહી, જેના કારણે વિકાસકર્તાઓ જવાબો શોધી રહ્યાં છે. 🕵️♂️
આ વર્તન પાછળનું એક સંભવિત કારણ APK રિવર્સ એન્જિનિયરિંગ છે, જ્યાં હુમલાખોરો કાયદેસર વિનંતીઓની નકલ કરવા માટે એપ્લિકેશનના સંશોધિત સંસ્કરણો બનાવે છે. Firebase સાથે પ્રારંભિક સમસ્યાઓને હળવી કર્યા પછી પણ, ન સમજાય તેવા BigQuery દાખલોએ ડેટા સુરક્ષા અને દુરુપયોગ વિશે નોંધપાત્ર ચિંતાઓ ઊભી કરી.
આ પોસ્ટમાં, અમે કેવી રીતે આવા પેકેજો BigQuery માં ડેટા દાખલ કરવા, સંભવિત નબળાઈઓને ઉજાગર કરવા અને અનધિકૃત ઍક્સેસને રોકવા માટેના વ્યવહારુ પગલાંનું અન્વેષણ કરવા માટે સલામતી માર્ગોને બાયપાસ કરી શકે છે તે વિશે ડાઇવ કરીશું. તમારી એપની એનાલિટિક્સ પાઇપલાઇનની અખંડિતતા જાળવવા અને વપરાશકર્તાનો ડેટા સુરક્ષિત રહે તેની ખાતરી કરવા માટે આવી સમસ્યાઓનો સામનો કરવો જરૂરી છે. 🔒
| આદેશ | ઉપયોગનું ઉદાહરણ |
|---|---|
| bigquery.query() | આ ફંક્શન BigQuery કોષ્ટક સામે SQL ક્વેરી ચલાવે છે અને પરિણામો પરત કરે છે. ડેટાસેટમાં જાણીતા અધિકૃત પેકેજોની સૂચિ સાથે સરખામણી કરીને અનધિકૃત પેકેજ નામોને ઓળખવા માટે તે આવશ્યક છે. |
| db.reference() | ફાયરબેઝ રીયલટાઇમ ડેટાબેઝમાં ચોક્કસ સ્થાનનો સંદર્ભ બનાવવા માટે વપરાય છે. આ ઉકેલમાં, તેનો ઉપયોગ ગતિશીલ રીતે એપ્લિકેશન પેકેજ નામોને અવરોધિત અથવા અધિકૃત કરવા માટે થાય છે. |
| set() | ફાયરબેઝમાં ચોક્કસ ડેટાબેઝ સંદર્ભમાં ડેટા લખે છે. અહીં, તેનો ઉપયોગ "blockedPackages" સંદર્ભમાં તેમના નામ ઉમેરીને અનધિકૃત પેકેજોને અવરોધિત કરવા માટે થાય છે. |
| initializeApp() | ગતિશીલ માન્યતા અને અવરોધિત કરવા માટે રીયલટાઇમ ડેટાબેઝ જેવી ફાયરબેઝ સેવાઓ સાથે બેકએન્ડ સ્ક્રિપ્ટ્સને ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરવાની મંજૂરી આપવા માટે ફાયરબેઝ એડમિન SDK ને પ્રારંભ કરે છે. |
| result() | Python માં BigQuery ક્વેરી એક્ઝિક્યુશન પ્રક્રિયાનો એક ભાગ, આ ફંક્શન આગળની પ્રક્રિયા માટે ક્વેરી પરિણામ સેટ કરે છે, જેમ કે અનધિકૃત પેકેજ નામો કાઢવા. |
| SELECT DISTINCT | BigQuery ડેટાસેટમાંથી માત્ર અનન્ય પેકેજ નામો પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માટે ક્વેરીમાં ઉપયોગમાં લેવાતો SQL આદેશ, ખાતરી કરીને કે કોઈ ડુપ્લિકેટ પ્રક્રિયા અથવા અવરોધિત નથી. |
| base64.b64decode() | બેઝ 64-એનકોડેડ સ્ટ્રિંગને ડીકોડ કરે છે. આ ક્લાઉડ ફંક્શન ઇવેન્ટ પેલોડ્સને હેન્ડલ કરવા માટે વિશિષ્ટ છે જે એન્કોડેડ છે, તેની ખાતરી કરીને કે સ્ક્રિપ્ટ કાચા ડેટા પર પ્રક્રિયા કરી શકે છે. |
| child() | ફાયરબેઝ ડેટાબેસ સંદર્ભમાં ચોક્કસ ચાઇલ્ડ નોડ બનાવવા અથવા નેવિગેટ કરવા માટે વપરાય છે. તે સ્ટ્રક્ચર્ડ અને લક્ષિત અપડેટ્સને મંજૂરી આપે છે, જેમ કે "blockedPackages" નોડ હેઠળ વ્યક્તિગત અવરોધિત પેકેજ નામો ઉમેરવા. |
| NOT IN | એક SQL ઑપરેટર જેનો ઉપયોગ BigQuery ક્વેરી માં અનધિકૃત પૅકેજની સૂચિ મેળવતી વખતે અધિકૃત પૅકેજને બાકાત રાખવા માટે થાય છે. તે ખાતરી કરે છે કે માત્ર શંકાસ્પદ પેકેજ નામો પર પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે. |
| console.error() | Node.js માં કન્સોલ પર લોગ ભૂલો. તે અનપેક્ષિત નિષ્ફળતાઓ માટે ડિબગીંગ માહિતી પ્રદાન કરે છે, જે સ્ક્રિપ્ટને વધુ મજબૂત અને મુશ્કેલીનિવારણ માટે સરળ બનાવે છે. |
અનધિકૃત BigQuery ઇન્સર્ટ્સનું અન્વેષણ કરવું અને અટકાવવું
BigQuery માં અનધિકૃત ડેટા ઇન્સર્ટના મુદ્દાને ઉકેલવા પર અગાઉ આપેલી સ્ક્રિપ્ટો ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. આ સ્ક્રિપ્ટો શંકાસ્પદ પેકેજ પ્રવૃત્તિને મોનિટર કરવા, વિશ્લેષણ કરવા અને અવરોધિત કરવા માટે Firebase એડમિન SDK અને Google Cloud ના BigQuery API નો ઉપયોગ કરે છે. Node.js માં લખાયેલ પ્રથમ સ્ક્રિપ્ટ દર્શાવે છે કે કેવી રીતે અજ્ઞાત પેકેજ નામો માટે BigQuery ને અધિકૃત પેકેજોની પૂર્વવ્યાખ્યાયિત સૂચિ સાથે સરખામણી કરીને ક્વેરી કરવી. સાથે SQL ક્વેરી ચલાવીને આદેશ, સ્ક્રિપ્ટ અનન્ય પેકેજ નામોને અલગ કરે છે જે ચકાસાયેલ લોકો સાથે મેળ ખાતા નથી. આ સંભવિત બદમાશ એપ્લિકેશન્સને ઓળખવામાં અને વિશ્લેષણ પાઇપલાઇન્સમાં ડેટા સુરક્ષા જાળવવામાં મદદ કરે છે. 🛡️
એકવાર અનધિકૃત પેકેજો ઓળખાઈ જાય, પછી સ્ક્રિપ્ટો "બ્લોક કરેલ પેકેજો" ની સૂચિનું સંચાલન કરવા માટે ફાયરબેઝના રીયલટાઇમ ડેટાબેઝનો ઉપયોગ કરે છે. આનો ઉપયોગ કરીને પ્રાપ્ત થાય છે અને આદેશો, વિકાસકર્તાઓને રીઅલ-ટાઇમમાં તેમની બ્લોકલિસ્ટને ગતિશીલ રીતે અપડેટ કરવાની મંજૂરી આપે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જ્યારે "com.hZVoqbRXhUWsP51a" જેવું અજ્ઞાત એપ્લિકેશન પેકેજ શોધાય છે, ત્યારે તે બ્લોકલિસ્ટમાં આપમેળે ઉમેરવામાં આવે છે. આ સુનિશ્ચિત કરે છે કે કોઈપણ શંકાસ્પદ પ્રવૃત્તિને ઝડપથી સંબોધવામાં આવે છે, જે તમારા એનાલિટિક્સ ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચરને સુરક્ષિત કરવા માટે એક મજબૂત મિકેનિઝમ બનાવે છે. આવા સક્રિય પગલાં શોષણને રોકવા માટે નિર્ણાયક છે, ખાસ કરીને સંડોવાયેલા કેસોમાં .
પાયથોન અમલીકરણ સમાન વર્કફ્લો પ્રદાન કરે છે પરંતુ તેમાં વધુ વિગતવાર ઇવેન્ટ હેન્ડલિંગ, લિવરેજિંગ ફંક્શન્સ જેવા કે ક્વેરી આઉટપુટ પર પ્રક્રિયા કરવા માટે. દાખલા તરીકે, વાસ્તવિક-વિશ્વના દૃશ્યમાં, કલ્પના કરો કે બાળકો માટે રચાયેલ એપ્લિકેશન તેના એનાલિટિક્સ ડેટાબેઝમાં અજાણ્યા ગેમિંગ પેકેજમાંથી એન્ટ્રીઓ જોવાનું શરૂ કરે છે. પાયથોન સ્ક્રિપ્ટનો ઉપયોગ કરીને, વિકાસકર્તા માત્ર વાંધાજનક પેકેજને જ ઓળખી શકતું નથી પણ તેના ડેટા સ્ટ્રીમને તરત જ બ્લોક પણ કરી શકે છે. આ પ્રક્રિયાને સ્વચાલિત કરીને, ટીમ મૂલ્યવાન સમય બચાવે છે અને ડેટા ભ્રષ્ટાચારના જોખમોને ઘટાડે છે. 🚀
વધારાની સુરક્ષા માટે, ક્લાઉડ ફંક્શન અમલીકરણ રીઅલ-ટાઇમમાં BigQuery લૉગનું નિરીક્ષણ કરે છે. જ્યારે પણ કોઈ શંકાસ્પદ પેકેજ ડેટા મોકલે છે, ત્યારે ફંક્શન તેનો ઉપયોગ કરીને તેને અટકાવે છે ઇનકમિંગ ઇવેન્ટ પેલોડ્સ ડીકોડ કરવા માટે. આ અભિગમ ખાસ કરીને ઉચ્ચ-ટ્રાફિક એપ્લિકેશન માટે અસરકારક છે જ્યાં મેન્યુઅલ મોનિટરિંગ અશક્ય છે. બ્લોકલિસ્ટમાં આપમેળે અનધિકૃત પેકેજો ઉમેરીને, આ સોલ્યુશન્સ છેતરપિંડીની પ્રવૃત્તિ સામે લડવા માટે સ્કેલેબલ રીત પ્રદાન કરે છે. આવી વ્યૂહરચનાઓ ઉદાહરણ આપે છે કે વિકાસકર્તાઓ માટે શ્રેષ્ઠ કામગીરી અને મનની શાંતિ સુનિશ્ચિત કરતી વખતે આધુનિક સાધનો કેવી રીતે નિર્ણાયક સંસાધનોનું રક્ષણ કરી શકે છે. 😊
BigQuery માં અનધિકૃત ડેટા નિવેશની તપાસ
BigQuery ડેટાનું પૃથ્થકરણ કરવા અને અજાણ્યા પૅકેજને બ્લૉક કરવા માટે Node.js અને Firebase Admin SDK નો ઉપયોગ કરીને ઉકેલ
// Import required modulesconst { BigQuery } = require('@google-cloud/bigquery');const admin = require('firebase-admin');admin.initializeApp();// Initialize BigQuery clientconst bigquery = new BigQuery();// Function to query BigQuery for suspicious dataasync 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 rulesasync function blockPackages(packages) {const db = admin.database();const ref = db.ref('blockedPackages');packages.forEach(pkg => ref.child(pkg).set(true));}// Main function to execute workflowasync 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);
BigQuery માં અજાણ્યા પેકેજોની રીયલટાઇમ માન્યતાનો અમલ
અનધિકૃત ડેટા ઇન્સર્ટને ઓળખવા અને બ્લોક કરવા માટે Python અને Google BigQuery API નો ઉપયોગ કરીને ઉકેલ
# Import required librariesfrom google.cloud import bigqueryimport firebase_adminfrom firebase_admin import db# Initialize Firebase Admin SDKfirebase_admin.initialize_app()# Initialize BigQuery clientclient = bigquery.Client()# Query BigQuery to find unauthorized package namesdef query_unknown_packages():query = """SELECT DISTINCT package_nameFROM `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 Firebasedef block_packages(packages):ref = db.reference('blockedPackages')for package in packages:ref.child(package).set(True)# Main executiondef 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 scriptif __name__ == "__main__":main()
GCP કાર્યો દ્વારા રીઅલ-ટાઇમ ડેટા બ્લોકિંગને સ્વચાલિત કરવું
અનધિકૃત પેકેજોને ગતિશીલ રીતે અવરોધિત કરવા માટે Google ક્લાઉડ ફંક્શનનો ઉપયોગ કરીને ઉકેલ
import base64import jsonfrom google.cloud import bigqueryfrom firebase_admin import db# Initialize BigQuery clientclient = bigquery.Client()# Cloud Function triggered by BigQuery logsdef 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 Firebasedef get_authorized_packages():ref = db.reference('authorizedPackages')return ref.get() or []# Block unauthorized packagedef block_package(package_name):ref = db.reference('blockedPackages')ref.child(package_name).set(True)
અનધિકૃત ઍક્સેસ સામે Firebase અને BigQuery સુરક્ષા વધારવી
તમારી Firebase અને BigQuery પાઈપલાઈનને સુરક્ષિત કરવાનું એક નિર્ણાયક પાસું એ છે કે હુમલાખોરો નિયંત્રણોને બાયપાસ કરવા માટે કઈ પદ્ધતિઓનું શોષણ કરે છે તે સમજવું. રિવર્સ-એન્જિનિયર કરેલ APK ઘણીવાર કાયદેસર એપ્લિકેશન વર્તનની નકલ કરીને BigQuery માં અનધિકૃત ડેટા દાખલ કરે છે. SHA પ્રમાણપત્ર માન્યતા જેવા સુરક્ષા માપદંડોને અક્ષમ કરવા માટે APK ને છીનવી અથવા સંશોધિત કરતા સાધનોનો ઉપયોગ કરીને આ પ્રાપ્ત થાય છે. આમ કરવાથી, આ બદમાશ એપ્લિકેશનો ડેટા મોકલે છે જે અધિકૃત લાગે છે પરંતુ તે તમારી મૂળ એપ્લિકેશનમાંથી નથી, તમારા વિશ્લેષણોને અવ્યવસ્થિત કરે છે. 🔐
અન્વેષણ કરવા યોગ્ય અન્ય ક્ષેત્ર ફાયરબેઝ સુરક્ષા નિયમોનો ઉપયોગ ડેટા લખવાની કામગીરીને ચકાસાયેલ સ્ત્રોતો સુધી મર્યાદિત કરવા માટે છે. આ નિયમો વપરાશકર્તા પ્રમાણીકરણ, એપ્લિકેશન ઓળખકર્તાઓ અને કસ્ટમ ટોકન્સ પર આધારિત શરતોને લાગુ કરી શકે છે. દાખલા તરીકે, રીયલટાઇમ ડેટાબેઝ નિયમોને સક્ષમ કરવું જે ફાયરસ્ટોરમાં સંગ્રહિત ચકાસાયેલ સૂચિ સામે પેકેજ નામોને ક્રોસ-ચેક કરે છે તે સુનિશ્ચિત કરે છે કે ફક્ત માન્ય એપ્લિકેશનો જ ડેટા લખી શકે છે. આ અભિગમ દૂષિત ટ્રાફિકના સંપર્કમાં ઘટાડો કરે છે અને તમારા વિશ્લેષણોની વિશ્વસનીયતામાં વધારો કરે છે. 📊
વધુમાં, શંકાસ્પદ પ્રવૃત્તિઓને ઓળખવામાં લોગીંગ અને મોનીટરીંગ મહત્વની ભૂમિકા ભજવે છે. Google Cloud Firebase અથવા BigQuery પર કરવામાં આવેલી તમામ API વિનંતીઓને ટ્રૅક કરવા માટે ક્લાઉડ લૉગિંગ જેવા સાધનો પ્રદાન કરે છે. આ લૉગ્સનો ઉપયોગ કરીને નિયમિત ઑડિટ સમયસર હસ્તક્ષેપ માટે પરવાનગી આપે છે, અનધિકૃત એપ્લિકેશનોમાંથી પેટર્ન અથવા પુનરાવર્તિત પ્રયાસોને ઉજાગર કરી શકે છે. આવી વ્યૂહરચનાઓને તમારી એપની સુરક્ષા સુવિધાઓના સામયિક અપડેટ્સ સાથે જોડવાથી આજના ડિજિટલ લેન્ડસ્કેપમાં વિકસતા જોખમો સામે વધુ વ્યાપક સંરક્ષણ સુનિશ્ચિત થાય છે.
- એપીકેનું રિવર્સ-એન્જિનિયરિંગ શું છે?
- રિવર્સ એન્જિનિયરિંગ એ પ્રક્રિયા છે જ્યાં હુમલાખોર એપીકેને તેના કોડને કાઢવા અથવા સંશોધિત કરવા માટે વિઘટન કરે છે. આનાથી કાયદેસરની વિનંતીઓની નકલ કરતી ડેટા મોકલતી અનધિકૃત એપ્સ તરફ દોરી શકે છે. SHA પ્રમાણપત્ર માન્યતા નો ઉપયોગ કરવાથી આ ખતરાનો સામનો કરવામાં મદદ મળે છે.
- ફાયરબેઝ અનધિકૃત ડેટા એક્સેસને કેવી રીતે અટકાવે છે?
- Firebase ડેવલપર્સને સુરક્ષા નિયમો સેટ કરવાની મંજૂરી આપે છે જે વણચકાસાયેલ સ્રોતોને અવરોધિત કરવા માટે એપ્લિકેશન ઓળખકર્તાઓ, પ્રમાણીકરણ ટોકન્સ અથવા કસ્ટમ લોજિકના આધારે લખેલા ડેટાને માન્ય કરે છે.
- BigQuery અજાણી ઍપમાંથી ડેટા કેમ મેળવી રહી છે?
- અજાણી એપ એ તમારી એપના રિવર્સ-એન્જિનીયર્ડ વર્ઝન હોઈ શકે છે અથવા API કૉલ્સની નકલ કરતી બદમાશ એપ હોઈ શકે છે. Firebase અને BigQuery બંનેમાં કસ્ટમ વેરિફિકેશન લોજિક લાગુ કરવાથી આવી ડેટા એન્ટ્રીઓને રોકવામાં મદદ મળી શકે છે.
- હું BigQuery માં શંકાસ્પદ પ્રવૃત્તિને કેવી રીતે મોનિટર કરી શકું?
- Google ક્લાઉડમાં ક્લાઉડ લૉગિંગનો ઉપયોગ કરીને, તમે BigQuery પર કરવામાં આવેલી તમામ ડેટા વિનંતીઓ અને ક્વેરીઝનું નિરીક્ષણ કરી શકો છો, શંકાસ્પદ પ્રવૃત્તિમાં દૃશ્યતા પ્રદાન કરી શકો છો અને ઝડપી પ્રતિસાદોને સક્ષમ કરી શકો છો.
- ફાયરબેઝમાં SHA પ્રમાણપત્ર શું ભૂમિકા ભજવે છે?
- SHA પ્રમાણપત્રો તમારી એપ્લિકેશનની વિનંતીઓને Firebase ને પ્રમાણિત કરે છે, ખાતરી કરે છે કે એપ્લિકેશનના ફક્ત માન્ય સંસ્કરણો જ બેકએન્ડને ઍક્સેસ કરી શકે છે. નકલી એપ્સમાંથી નકલી વિનંતીઓને રોકવા માટે આ મહત્વપૂર્ણ છે.
Firebase અને BigQuery પાઈપલાઈનને સુરક્ષિત કરવામાં રિવર્સ-એન્જિનિયર્ડ APK અને અનધિકૃત એપ્લિકેશન વિનંતીઓ જેવી નબળાઈઓને સંબોધિત કરવાનો સમાવેશ થાય છે. SHA માન્યતા અને લોગીંગ મિકેનિઝમ્સને જોડીને, વિકાસકર્તાઓ તેમના વિશ્લેષણ ડેટા પર વધુ સારું નિયંત્રણ જાળવી શકે છે. સક્રિય દેખરેખ આવા જોખમોને ઓળખવામાં અને તેને ઘટાડવામાં મહત્વપૂર્ણ ભૂમિકા ભજવે છે. 🛠️
રીઅલ-ટાઇમ ડિટેક્શન અને વ્યાપક ફાયરબેઝ નિયમો સાથે, અનધિકૃત એન્ટ્રીઓને ઝડપથી અવરોધિત કરી શકાય છે. આ પ્રયાસો ડેટા અખંડિતતાનું રક્ષણ કરે છે જ્યારે સુરક્ષિત એનાલિટિક્સ વાતાવરણને સુનિશ્ચિત કરે છે. આ પગલાંનો અમલ કરવાથી સંભવિત શોષણ સામે તમારું સંરક્ષણ મજબૂત બને છે અને તમારી એપ્લિકેશન ઇકોસિસ્ટમમાં વિશ્વાસ વધે છે. 😊
- APKs અને Firebase સુરક્ષાના રિવર્સ-એન્જિનિયરિંગ પરની સામગ્રીની આંતરદૃષ્ટિ Firebase સપોર્ટ ટીમ સાથેની ચર્ચાઓમાંથી મેળવવામાં આવી હતી. વધુ માહિતી માટે, સત્તાવાર ઇશ્યુ ટ્રેકરનો સંદર્ભ લો: ગૂગલ ઇશ્યુ ટ્રેકર .
- BigQuery એકીકરણ અને અનધિકૃત ડેટા હેન્ડલિંગ વિશેની વિગતો અહીં ઉપલબ્ધ દસ્તાવેજીકરણ પર આધારિત હતી Google Cloud BigQuery દસ્તાવેજીકરણ .
- ફાયરબેઝ SHA પ્રમાણપત્ર અમલીકરણ પરની માહિતી આમાંથી લેવામાં આવી હતી ફાયરબેઝ પ્રમાણીકરણ દસ્તાવેજીકરણ .
- ડેટા સુરક્ષાને વધારવા માટે ફાયરબેઝ રીયલટાઇમ ડેટાબેઝ નિયમો સેટ કરવા માટેની માર્ગદર્શિકા અહીંથી ઍક્સેસ કરવામાં આવી હતી ફાયરબેઝ ડેટાબેઝ સુરક્ષા નિયમો .
- એનાલિટિક્સ પાઇપલાઇન્સમાં બદમાશ પેકેજોને હેન્ડલ કરવા માટેના ઉદાહરણો અને અમલીકરણ સંદર્ભો અહીંથી સ્વીકારવામાં આવ્યા હતા વિકાસકર્તાઓ માટે Google Analytics .