Firebase ऐप्स से BigQuery में

Daniel Marino

रविवार, 5 जनवरी 2025 को 11:02:00 pm

BigQuery में अप्रत्याशित डेटा प्रविष्टि को संबोधित करना
19 अक्टूबर को, Android अनुप्रयोगों के लिए Firebase Crashlytics में अप्रत्याशित समस्याओं की लहर सामने आने लगी। ये त्रुटियाँ चौंकाने वाली थीं क्योंकि इनमें अज्ञात पैकेज शामिल थे जो Google Play कंसोल में दिखाई नहीं दे रहे थे। जबकि फायरबेस टीम ने अपने बैकएंड पर मूल कारण को तेजी से हल किया, कहानी यहीं खत्म नहीं हुई। 📉
क्रैश त्रुटियों को ठीक करने के बाद, एक और विसंगति सामने आई- BigQuery को अज्ञात ऐप पैकेजों से इंसर्ट प्राप्त होने लगे। फायरबेस और जीसीपी दोनों में एसएचए प्रमाणपत्र सत्यापन लागू करने के बावजूद, यह रहस्यमय गतिविधि जारी रही, जिससे डेवलपर्स को उत्तर की तलाश करनी पड़ी। 🕵️‍♂️
इस व्यवहार के पीछे एक संभावित कारण एपीके रिवर्स इंजीनियरिंग है, जहां हमलावर वैध अनुरोधों की नकल करने के लिए ऐप के संशोधित संस्करण बनाते हैं। फ़ायरबेस के साथ प्रारंभिक समस्याओं को कम करने के बाद भी, अस्पष्टीकृत BigQuery प्रविष्टियों ने डेटा सुरक्षा और दुरुपयोग के बारे में महत्वपूर्ण चिंताएँ बढ़ा दीं।
इस पोस्ट में, हम जानेंगे कि कैसे ऐसे पैकेज BigQuery में डेटा डालने के लिए सुरक्षा उपायों को दरकिनार कर सकते हैं, संभावित कमजोरियों को उजागर कर सकते हैं, और अनधिकृत पहुंच को रोकने के लिए व्यावहारिक उपायों का पता लगा सकते हैं। आपके ऐप की एनालिटिक्स पाइपलाइन की अखंडता बनाए रखने और उपयोगकर्ता डेटा सुरक्षित रहे यह सुनिश्चित करने के लिए ऐसे मुद्दों से निपटना आवश्यक है। 🔒

आज्ञा उपयोग का उदाहरण

bigquery.query() यह फ़ंक्शन BigQuery तालिका के विरुद्ध SQL क्वेरी निष्पादित करता है और परिणाम लौटाता है। डेटासेट में ज्ञात अधिकृत पैकेजों की सूची से तुलना करके अनधिकृत पैकेज नामों की पहचान करना आवश्यक है।

db.reference() फायरबेस रीयलटाइम डेटाबेस में किसी विशिष्ट स्थान का संदर्भ बनाने के लिए उपयोग किया जाता है। इस समाधान में, इसका उपयोग ऐप पैकेज नामों को गतिशील रूप से ब्लॉक या अधिकृत करने के लिए किया जाता है।

set() फायरबेस में एक विशिष्ट डेटाबेस संदर्भ में डेटा लिखता है। यहां, इसका उपयोग अनधिकृत पैकेजों के नाम को "ब्लॉक किए गए पैकेज" संदर्भ में जोड़कर ब्लॉक करने के लिए किया जाता है।

initializeApp() डायनामिक सत्यापन और ब्लॉकिंग के लिए बैकएंड स्क्रिप्ट को रीयलटाइम डेटाबेस जैसी फायरबेस सेवाओं के साथ इंटरैक्ट करने की अनुमति देने के लिए फायरबेस एडमिन एसडीके को इनिशियलाइज़ करता है।

result() पायथन में BigQuery क्वेरी निष्पादन प्रक्रिया का हिस्सा, यह फ़ंक्शन आगे की प्रक्रिया के लिए क्वेरी परिणाम सेट लाता है, जैसे अनधिकृत पैकेज नाम निकालना।

SELECT DISTINCT BigQuery डेटासेट से केवल अद्वितीय पैकेज नामों को पुनर्प्राप्त करने के लिए क्वेरी के भीतर एक SQL कमांड का उपयोग किया जाता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि कोई डुप्लिकेट संसाधित या अवरुद्ध नहीं किया जाता है।

base64.b64decode() बेस64-एन्कोडेड स्ट्रिंग को डिकोड करता है। यह क्लाउड फ़ंक्शन इवेंट पेलोड को संभालने के लिए विशिष्ट है जो एन्कोडेड हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि स्क्रिप्ट कच्चे डेटा को संसाधित कर सकती है।

child() फायरबेस डेटाबेस संदर्भ के भीतर एक विशिष्ट चाइल्ड नोड बनाने या नेविगेट करने के लिए उपयोग किया जाता है। यह संरचित और लक्षित अद्यतनों की अनुमति देता है, जैसे "अवरुद्धपैकेज" नोड के अंतर्गत अलग-अलग अवरुद्ध पैकेज नाम जोड़ना।

NOT IN अनधिकृत पैकेजों की सूची लाते समय अधिकृत पैकेजों को बाहर करने के लिए BigQuery क्वेरी में एक SQL ऑपरेटर का उपयोग किया जाता है। यह सुनिश्चित करता है कि केवल संदिग्ध पैकेज नामों पर ही कार्रवाई की जाए।

console.error() Node.js में कंसोल में त्रुटियाँ लॉग करता है। यह अप्रत्याशित विफलताओं के लिए डिबगिंग जानकारी प्रदान करता है, जिससे स्क्रिप्ट अधिक मजबूत और समस्या निवारण आसान हो जाता है।

आज्ञा	उपयोग का उदाहरण
bigquery.query()	यह फ़ंक्शन BigQuery तालिका के विरुद्ध SQL क्वेरी निष्पादित करता है और परिणाम लौटाता है। डेटासेट में ज्ञात अधिकृत पैकेजों की सूची से तुलना करके अनधिकृत पैकेज नामों की पहचान करना आवश्यक है।
db.reference()	फायरबेस रीयलटाइम डेटाबेस में किसी विशिष्ट स्थान का संदर्भ बनाने के लिए उपयोग किया जाता है। इस समाधान में, इसका उपयोग ऐप पैकेज नामों को गतिशील रूप से ब्लॉक या अधिकृत करने के लिए किया जाता है।
set()	फायरबेस में एक विशिष्ट डेटाबेस संदर्भ में डेटा लिखता है। यहां, इसका उपयोग अनधिकृत पैकेजों के नाम को "ब्लॉक किए गए पैकेज" संदर्भ में जोड़कर ब्लॉक करने के लिए किया जाता है।
initializeApp()	डायनामिक सत्यापन और ब्लॉकिंग के लिए बैकएंड स्क्रिप्ट को रीयलटाइम डेटाबेस जैसी फायरबेस सेवाओं के साथ इंटरैक्ट करने की अनुमति देने के लिए फायरबेस एडमिन एसडीके को इनिशियलाइज़ करता है।
result()	पायथन में BigQuery क्वेरी निष्पादन प्रक्रिया का हिस्सा, यह फ़ंक्शन आगे की प्रक्रिया के लिए क्वेरी परिणाम सेट लाता है, जैसे अनधिकृत पैकेज नाम निकालना।
SELECT DISTINCT	BigQuery डेटासेट से केवल अद्वितीय पैकेज नामों को पुनर्प्राप्त करने के लिए क्वेरी के भीतर एक SQL कमांड का उपयोग किया जाता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि कोई डुप्लिकेट संसाधित या अवरुद्ध नहीं किया जाता है।
base64.b64decode()	बेस64-एन्कोडेड स्ट्रिंग को डिकोड करता है। यह क्लाउड फ़ंक्शन इवेंट पेलोड को संभालने के लिए विशिष्ट है जो एन्कोडेड हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि स्क्रिप्ट कच्चे डेटा को संसाधित कर सकती है।
child()	फायरबेस डेटाबेस संदर्भ के भीतर एक विशिष्ट चाइल्ड नोड बनाने या नेविगेट करने के लिए उपयोग किया जाता है। यह संरचित और लक्षित अद्यतनों की अनुमति देता है, जैसे "अवरुद्धपैकेज" नोड के अंतर्गत अलग-अलग अवरुद्ध पैकेज नाम जोड़ना।
NOT IN	अनधिकृत पैकेजों की सूची लाते समय अधिकृत पैकेजों को बाहर करने के लिए BigQuery क्वेरी में एक SQL ऑपरेटर का उपयोग किया जाता है। यह सुनिश्चित करता है कि केवल संदिग्ध पैकेज नामों पर ही कार्रवाई की जाए।
console.error()	Node.js में कंसोल में त्रुटियाँ लॉग करता है। यह अप्रत्याशित विफलताओं के लिए डिबगिंग जानकारी प्रदान करता है, जिससे स्क्रिप्ट अधिक मजबूत और समस्या निवारण आसान हो जाता है।

अनधिकृत BigQuery प्रविष्टियों की खोज करना और उन्हें रोकना

पहले प्रदान की गई स्क्रिप्ट्स BigQuery में अनधिकृत डेटा प्रविष्टि के मुद्दे से निपटने पर ध्यान केंद्रित करती हैं। ये स्क्रिप्ट संदिग्ध पैकेज गतिविधि की निगरानी, विश्लेषण और ब्लॉक करने के लिए फायरबेस एडमिन एसडीके और Google क्लाउड के बिगक्वेरी एपीआई का उपयोग करती हैं। Node.js में लिखी गई पहली स्क्रिप्ट दर्शाती है कि अधिकृत पैकेजों की पूर्वनिर्धारित सूची के साथ तुलना करके अज्ञात पैकेज नामों के लिए BigQuery को कैसे क्वेरी किया जाए। के साथ SQL क्वेरी निष्पादित करके आदेश, स्क्रिप्ट अद्वितीय पैकेज नामों को अलग करती है जो सत्यापित लोगों से मेल नहीं खाते हैं। यह संभावित दुष्ट ऐप्स का पता लगाने और एनालिटिक्स पाइपलाइन में डेटा सुरक्षा बनाए रखने में मदद करता है। 🛡️

एक बार अनधिकृत पैकेजों की पहचान हो जाने के बाद, स्क्रिप्ट "अवरुद्धपैकेजों" की सूची को प्रबंधित करने के लिए फायरबेस के रीयलटाइम डेटाबेस का उपयोग करती हैं। इसका उपयोग करके इसे हासिल किया जाता है और कमांड, डेवलपर्स को वास्तविक समय में अपनी ब्लॉकलिस्ट को गतिशील रूप से अपडेट करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, जब "com.hZVoqbRXhUWsP51a" जैसे अज्ञात ऐप पैकेज का पता चलता है, तो यह स्वचालित रूप से ब्लॉकलिस्ट में जुड़ जाता है। यह सुनिश्चित करता है कि किसी भी संदिग्ध गतिविधि को तुरंत संबोधित किया जाए, जिससे आपके विश्लेषणात्मक बुनियादी ढांचे को सुरक्षित करने के लिए एक मजबूत तंत्र तैयार हो सके। ऐसे सक्रिय उपाय शोषण को रोकने में महत्वपूर्ण हैं, विशेषकर ऐसे मामलों में जिनमें शोषण शामिल है .

पायथन कार्यान्वयन एक समान वर्कफ़्लो प्रदान करता है लेकिन इसमें अधिक विस्तृत ईवेंट हैंडलिंग, जैसे फ़ंक्शंस का लाभ उठाना शामिल है क्वेरी आउटपुट को संसाधित करने के लिए। उदाहरण के लिए, वास्तविक दुनिया के परिदृश्य में, कल्पना करें कि बच्चों के लिए डिज़ाइन किया गया एक ऐप अपने एनालिटिक्स डेटाबेस में एक अज्ञात गेमिंग पैकेज से प्रविष्टियाँ देखना शुरू कर देता है। पायथन स्क्रिप्ट का उपयोग करके, डेवलपर न केवल आपत्तिजनक पैकेज की पहचान कर सकता है, बल्कि उसके डेटा स्ट्रीम को तुरंत ब्लॉक भी कर सकता है। इस प्रक्रिया को स्वचालित करके, टीम बहुमूल्य समय बचाती है और डेटा भ्रष्टाचार के जोखिम को कम करती है। 🚀

अतिरिक्त सुरक्षा के लिए, क्लाउड फ़ंक्शन कार्यान्वयन वास्तविक समय में BigQuery लॉग की निगरानी करता है। जब भी कोई संदिग्ध पैकेज डेटा भेजता है, तो फ़ंक्शन उसे इंटरसेप्ट कर लेता है आने वाले इवेंट पेलोड को डीकोड करने के लिए। यह दृष्टिकोण उच्च-ट्रैफ़िक अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से प्रभावी है जहां मैन्युअल निगरानी संभव नहीं है। ब्लॉकलिस्ट में स्वचालित रूप से अनधिकृत पैकेज जोड़कर, ये समाधान धोखाधड़ी गतिविधि से निपटने के लिए एक स्केलेबल तरीका प्रदान करते हैं। ऐसी रणनीतियाँ इस बात का उदाहरण देती हैं कि कैसे आधुनिक उपकरण डेवलपर्स के लिए इष्टतम प्रदर्शन और मानसिक शांति सुनिश्चित करते हुए महत्वपूर्ण संसाधनों की सुरक्षा कर सकते हैं। 😊

BigQuery में अनधिकृत डेटा प्रविष्टि की जाँच करना

BigQuery डेटा का विश्लेषण करने और अज्ञात पैकेजों को ब्लॉक करने के लिए Node.js और Firebase एडमिन SDK का उपयोग करने वाला समाधान

// 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);

BigQuery में अज्ञात पैकेजों का रीयलटाइम सत्यापन लागू करना

अनधिकृत डेटा प्रविष्टियों की पहचान करने और उन्हें ब्लॉक करने के लिए पायथन और Google BigQuery API का उपयोग करने वाला समाधान

# 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()

जीसीपी फ़ंक्शंस के माध्यम से रीयल-टाइम डेटा ब्लॉकिंग को स्वचालित करना

अनधिकृत पैकेजों को गतिशील रूप से ब्लॉक करने के लिए Google क्लाउड फ़ंक्शंस का उपयोग करने वाला समाधान

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)

अनधिकृत पहुंच के विरुद्ध फायरबेस और बिगक्वेरी सुरक्षा बढ़ाना

आपके फायरबेस और बिगक्वेरी पाइपलाइनों को सुरक्षित करने का एक महत्वपूर्ण पहलू उन तंत्रों को समझना है जिनका उपयोग हमलावर नियंत्रणों को बायपास करने के लिए करते हैं। रिवर्स-इंजीनियर्ड एपीके अक्सर वैध ऐप व्यवहार की नकल करके बिगक्वेरी में अनधिकृत डेटा इंजेक्ट करते हैं। यह उन टूल का उपयोग करके हासिल किया जाता है जो SHA प्रमाणपत्र सत्यापन जैसे सुरक्षा उपायों को अक्षम करने के लिए एपीके को हटा देते हैं या संशोधित करते हैं। ऐसा करने से, ये दुष्ट ऐप्स ऐसा डेटा भेजते हैं जो प्रामाणिक लगता है लेकिन आपके मूल ऐप से नहीं होता है, जिससे आपका विश्लेषण अव्यवस्थित हो जाता है। 🔐

खोज के लायक एक अन्य क्षेत्र सत्यापित स्रोतों तक डेटा लिखने के संचालन को सीमित करने के लिए फ़ायरबेस सुरक्षा नियमों का उपयोग है। ये नियम उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण, ऐप पहचानकर्ताओं और कस्टम टोकन के आधार पर शर्तों को लागू कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, रीयलटाइम डेटाबेस नियमों को सक्षम करना जो फायरस्टोर में संग्रहीत सत्यापित सूची के विरुद्ध पैकेज नामों को क्रॉस-चेक करता है, यह सुनिश्चित करता है कि केवल स्वीकृत ऐप्स ही डेटा लिख सकते हैं। यह दृष्टिकोण दुर्भावनापूर्ण ट्रैफ़िक के जोखिम को कम करता है और आपके विश्लेषण की विश्वसनीयता बढ़ाता है। 📊

इसके अलावा, लॉगिंग और मॉनिटरिंग संदिग्ध गतिविधियों की पहचान करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। Google क्लाउड Firebase या BigQuery पर किए गए सभी API अनुरोधों को ट्रैक करने के लिए क्लाउड लॉगिंग जैसे टूल प्रदान करता है। इन लॉग का उपयोग करके नियमित ऑडिट से अनधिकृत ऐप्स के पैटर्न या बार-बार किए गए प्रयासों को उजागर किया जा सकता है, जिससे समय पर हस्तक्षेप की अनुमति मिलती है। ऐसी रणनीतियों को आपके ऐप की सुरक्षा सुविधाओं में समय-समय पर अपडेट के साथ जोड़ना आज के डिजिटल परिदृश्य में उभरते खतरों के खिलाफ अधिक व्यापक सुरक्षा सुनिश्चित करता है।

एपीके की रिवर्स-इंजीनियरिंग क्या है?
रिवर्स इंजीनियरिंग वह प्रक्रिया है जहां एक हमलावर अपने कोड को निकालने या संशोधित करने के लिए एपीके को डीकंपाइल करता है। इससे अनधिकृत ऐप्स ऐसे डेटा भेज सकते हैं जो वैध अनुरोधों की नकल करते हैं। SHA प्रमाणपत्र सत्यापन का उपयोग करने से इस खतरे का मुकाबला करने में मदद मिलती है।
फ़ायरबेस अनधिकृत डेटा एक्सेस को कैसे रोकता है?
फायरबेस डेवलपर्स को सुरक्षा नियम स्थापित करने की अनुमति देता है जो असत्यापित स्रोतों को ब्लॉक करने के लिए ऐप पहचानकर्ताओं, प्रमाणीकरण टोकन या कस्टम तर्क के आधार पर डेटा लेखन को मान्य करता है।
BigQuery को अज्ञात ऐप्स से डेटा क्यों प्राप्त हो रहा है?
अज्ञात ऐप्स आपके ऐप के रिवर्स-इंजीनियर्ड संस्करण हो सकते हैं या एपीआई कॉल की नकल करने वाले दुष्ट ऐप्स हो सकते हैं। Firebase और BigQuery दोनों में कस्टम सत्यापन तर्क लागू करने से ऐसी डेटा प्रविष्टियों को रोकने में मदद मिल सकती है।
मैं BigQuery में संदिग्ध गतिविधि की निगरानी कैसे कर सकता हूं?
Google क्लाउड में क्लाउड लॉगिंग का उपयोग करके, आप BigQuery को किए गए सभी डेटा अनुरोधों और प्रश्नों की निगरानी कर सकते हैं, संदिग्ध गतिविधि में दृश्यता प्रदान कर सकते हैं और त्वरित प्रतिक्रिया सक्षम कर सकते हैं।
फायरबेस में SHA प्रमाणपत्र की क्या भूमिका है?
SHA प्रमाणपत्र फायरबेस के लिए आपके ऐप के अनुरोधों को प्रमाणित करते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि ऐप के केवल स्वीकृत संस्करण ही बैकएंड तक पहुंच सकते हैं। नकली ऐप्स से नकली अनुरोधों को रोकने के लिए यह महत्वपूर्ण है।

फायरबेस और बिगक्वेरी पाइपलाइनों को सुरक्षित करने में रिवर्स-इंजीनियर्ड एपीके और अनधिकृत ऐप अनुरोध जैसी कमजोरियों को संबोधित करना शामिल है। SHA सत्यापन और लॉगिंग तंत्र के संयोजन से, डेवलपर्स अपने एनालिटिक्स डेटा पर बेहतर नियंत्रण बनाए रख सकते हैं। सक्रिय निगरानी ऐसे जोखिमों की पहचान करने और उन्हें कम करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। 🛠️

वास्तविक समय का पता लगाने और व्यापक फायरबेस नियमों के साथ, अनधिकृत प्रविष्टियों को तेजी से अवरुद्ध किया जा सकता है। ये प्रयास एक सुरक्षित विश्लेषणात्मक वातावरण सुनिश्चित करते हुए डेटा अखंडता की रक्षा करते हैं। इन उपायों को लागू करने से संभावित शोषण के खिलाफ आपकी सुरक्षा मजबूत होती है और आपके एप्लिकेशन पारिस्थितिकी तंत्र में विश्वास बढ़ता है। 😊

एपीके और फायरबेस सुरक्षा की रिवर्स-इंजीनियरिंग पर सामग्री अंतर्दृष्टि फायरबेस समर्थन टीम के साथ चर्चा से प्राप्त हुई थी। अधिक जानकारी के लिए, आधिकारिक इश्यू ट्रैकर देखें: गूगल इश्यू ट्रैकर .
BigQuery एकीकरण और अनधिकृत डेटा हैंडलिंग के बारे में विवरण यहां उपलब्ध दस्तावेज़ों पर आधारित थे Google क्लाउड BigQuery दस्तावेज़ीकरण .
फायरबेस SHA प्रमाणपत्र कार्यान्वयन पर जानकारी यहां से प्राप्त की गई थी फायरबेस प्रमाणीकरण दस्तावेज़ीकरण .
डेटा सुरक्षा बढ़ाने के लिए फायरबेस रीयलटाइम डेटाबेस नियम स्थापित करने के दिशानिर्देश यहां से प्राप्त किए गए फायरबेस डेटाबेस सुरक्षा नियम .
एनालिटिक्स पाइपलाइनों में दुष्ट पैकेजों को संभालने के लिए उदाहरण और कार्यान्वयन संदर्भों को अनुकूलित किया गया था डेवलपर्स के लिए Google Analytics .

Firebase ऐप्स से BigQuery में अज्ञात पैकेज इंसर्ट का समाधान करना

अनधिकृत BigQuery प्रविष्टियों की खोज करना और उन्हें रोकना

BigQuery में अनधिकृत डेटा प्रविष्टि की जाँच करना

BigQuery में अज्ञात पैकेजों का रीयलटाइम सत्यापन लागू करना

जीसीपी फ़ंक्शंस के माध्यम से रीयल-टाइम डेटा ब्लॉकिंग को स्वचालित करना

अनधिकृत पहुंच के विरुद्ध फायरबेस और बिगक्वेरी सुरक्षा बढ़ाना