Ismeretlen csomagbeillesztések megoldása a BigQuery-be a Firebase-alkalmazásokból

Váratlan adatbeszúrás kezelése a BigQuery-be

Október 19-én váratlan problémák hulláma jelent meg a Firebase Crashlytics for Android alkalmazásokban. Ezek a hibák megdöbbentőek voltak, mert ismeretlen csomagokat tartalmaztak, amelyek nem voltak láthatók a Google Play Console-ban. Míg a Firebase csapata gyorsan megoldotta a kiváltó okot a háttérben, a történet ezzel még nem ért véget. 📉

Az összeomlási hibák kijavítása után újabb anomália jelent meg: a BigQuery elkezdett beszúrásokat kapni ismeretlen alkalmazáscsomagokból. Annak ellenére, hogy a Firebase-ben és a GCP-ben is végrehajtották az SHA-tanúsítvány-ellenőrzést, ez a titokzatos tevékenység továbbra is fennállt, így a fejlesztők keresték a válaszokat. 🕵️‍♂️

Ennek a viselkedésnek az egyik lehetséges oka az APK reverse engineering, amelynek során a támadók az alkalmazások módosított verzióit hozzák létre, hogy utánozzák a jogos kéréseket. A megmagyarázhatatlan BigQuery-betétek még a Firebase kezdeti problémáinak enyhítése után is jelentős aggodalmakat vetettek fel az adatbiztonsággal és a visszaélésekkel kapcsolatban.

Ebben a bejegyzésben bemutatjuk, hogy az ilyen csomagok hogyan tudják megkerülni a biztonsági intézkedéseket az adatok BigQuery rendszerbe való beillesztésére, feltárni a lehetséges sebezhetőségeket, és megvizsgáljuk a gyakorlati intézkedéseket az illetéktelen hozzáférés megakadályozására. Az ilyen problémák megoldása elengedhetetlen az alkalmazás elemzési folyamatának integritásának megőrzéséhez és a felhasználói adatok biztonságának megőrzéséhez. 🔒

Parancs	Használati példa
bigquery.query()	Ez a függvény egy SQL-lekérdezést hajt végre egy BigQuery-tábla ellen, és visszaadja az eredményeket. Alapvető fontosságú a jogosulatlan csomagnevek azonosításához, összehasonlítva őket az adatkészletben lévő ismert engedélyezett csomagok listájával.
db.reference()	Hivatkozás létrehozására szolgál egy adott helyre a Firebase valós idejű adatbázisban. Ebben a megoldásban az alkalmazáscsomagnevek dinamikus blokkolására vagy engedélyezésére szolgál.
set()	Adatokat ír egy adott adatbázis-hivatkozásba a Firebase-ben. Itt a jogosulatlan csomagok blokkolására szolgál úgy, hogy a nevüket hozzáadja a „blockedPackages” hivatkozáshoz.
initializeApp()	Inicializálja a Firebase Admin SDK-t, hogy lehetővé tegye a háttérszkriptek interakcióját a Firebase-szolgáltatásokkal, például a Realtime Database-szal a dinamikus ellenőrzés és blokkolás érdekében.
result()	A Python BigQuery-lekérdezés-végrehajtási folyamatának része, ez a függvény lekéri a lekérdezés eredménykészletét további feldolgozáshoz, például a jogosulatlan csomagnevek kibontásához.
SELECT DISTINCT	A lekérdezésben használt SQL-parancs, amely csak egyedi csomagneveket kér le a BigQuery-adatkészletből, biztosítva, hogy ne kerüljenek feldolgozásra vagy blokkolásra az ismétlődések.
base64.b64decode()	Dekódol egy Base64 kódolású karakterláncot. Ez kifejezetten a Cloud Function-esemény-adatterhelések kezelésére vonatkozik, amelyek kódolva vannak, biztosítva, hogy a szkript feldolgozza a nyers adatokat.
child()	Egy Firebase adatbázis-referencián belüli adott gyermekcsomópont létrehozására vagy ahhoz való navigálására szolgál. Lehetővé teszi a strukturált és célzott frissítéseket, például egyedi blokkolt csomagnevek hozzáadását a „blockedPackages” csomópont alatt.
NOT IN	A BigQuery-lekérdezésben használt SQL-operátor az engedélyezett csomagok kizárására, miközben lekéri a jogosulatlanok listáját. Biztosítja, hogy csak a gyanús csomagnevek kerüljenek feldolgozásra.
console.error()	A hibákat a Node.js konzolba naplózza. Hibakeresési információkat biztosít váratlan hibák esetén, így a szkript robusztusabb és könnyebben megoldható.

A jogosulatlan BigQuery-beszúrások feltárása és megelőzése

A korábban rendelkezésre bocsátott szkriptek a BigQuery-be való jogosulatlan adatbeszúrás problémájának megoldására összpontosítanak. Ezek a szkriptek a Firebase Admin SDK-t és a Google Cloud BigQuery API-ját használják a gyanús csomagtevékenység figyelésére, elemzésére és blokkolására. A Node.js-ben írt első szkript bemutatja, hogyan lehet lekérdezni a BigQuery-t ismeretlen csomagnevekre, összehasonlítva azokat az engedélyezett csomagok előre meghatározott listájával. Egy SQL lekérdezés végrehajtásával a parancsot, a szkript elkülöníti azokat az egyedi csomagneveket, amelyek nem egyeznek az ellenőrzöttekkel. Ez segít azonosítani a potenciális csaló alkalmazásokat, és fenntartani az adatbiztonságot az elemzési folyamatokban. 🛡️

A jogosulatlan csomagok azonosítása után a szkriptek a Firebase valós idejű adatbázisát használják a „blokkolt csomagok” listájának kezelésére. Ezt a és parancsokat, így a fejlesztők dinamikusan, valós időben frissíthetik tiltólistáikat. Ha például a rendszer egy ismeretlen alkalmazáscsomagot észlel, például a „com.hZVoqbRXhUWsP51a”, az automatikusan hozzáadódik a tiltólistához. Ez biztosítja, hogy minden gyanús tevékenységet gyorsan kezeljünk, és egy robusztus mechanizmust hozunk létre az analitikai infrastruktúra védelmére. Az ilyen proaktív intézkedések kulcsfontosságúak a kizsákmányolás megelőzésében, különösen az ezzel járó esetekben .

A Python implementáció hasonló munkafolyamatot biztosít, de részletesebb eseménykezelést, kihasználó funkciókat tartalmaz, mint pl lekérdezési kimenetek feldolgozásához. Például egy valós forgatókönyvben képzelje el, hogy egy gyerekeknek tervezett alkalmazás egy ismeretlen játékcsomag bejegyzéseit kezdi látni az analitikai adatbázisában. A Python-szkript használatával a fejlesztő nem csak azonosítani tudja a sértő csomagot, hanem azonnal blokkolni is tudja annak adatfolyamait. A folyamat automatizálásával a csapat értékes időt takarít meg, és minimalizálja az adatsérülés kockázatát. 🚀

A további biztonság érdekében a Cloud Function megvalósítás valós időben figyeli a BigQuery-naplókat. Amikor egy gyanús csomag adatokat küld, a függvény elfogja azt a bejövő események rakományainak dekódolására. Ez a megközelítés különösen hatékony a nagy forgalmú alkalmazásoknál, ahol a kézi felügyelet nem kivitelezhető. Azáltal, hogy a jogosulatlan csomagokat automatikusan hozzáadja a tiltólistához, ezek a megoldások méretezhető módot kínálnak a csaló tevékenységek elleni küzdelemre. Az ilyen stratégiák jól példázzák, hogy a modern eszközök hogyan tudják megóvni a kritikus erőforrásokat, miközben optimális teljesítményt és nyugalmat biztosítanak a fejlesztők számára. 😊

// 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)

A Firebase és a BigQuery biztonság fokozása a jogosulatlan hozzáférés ellen

A Firebase és a BigQuery folyamatok biztonságának egyik kulcsfontosságú szempontja az, hogy megértsük azokat a mechanizmusokat, amelyeket a támadók kihasználnak a vezérlők megkerülésére. A visszafejtett APK-k gyakran jogosulatlan adatokat injektálnak a BigQuery-be azáltal, hogy leutánozzák az alkalmazás legitim viselkedését. Ez olyan eszközök használatával érhető el, amelyek eltávolítják vagy módosítják az APK-t, hogy letiltsák a biztonsági intézkedéseket, például az SHA-tanúsítvány-ellenőrzést. Ezáltal ezek a szélhámos alkalmazások olyan adatokat küldenek, amelyek hitelesnek tűnnek, de nem az eredeti alkalmazásból származnak, és megzavarják az elemzéseket. 🔐

Egy másik terület, amelyet érdemes megvizsgálni, a Firebase biztonsági szabályok használata az adatírási műveletek ellenőrzött forrásokra való korlátozására. Ezek a szabályok a felhasználói hitelesítésen, az alkalmazásazonosítókon és az egyéni tokeneken alapuló feltételeket kényszeríthetnek ki. Például, ha engedélyezi a csomagneveket a Firestore-ban tárolt ellenőrzött listával összehasonlító Realtime Database szabályokat, akkor csak a jóváhagyott alkalmazások írhatnak adatokat. Ez a megközelítés csökkenti a rosszindulatú forgalomnak való kitettséget, és növeli az elemzések megbízhatóságát. 📊

Ezenkívül a naplózás és a megfigyelés létfontosságú szerepet játszik a gyanús tevékenységek azonosításában. A Google Cloud olyan eszközöket biztosít, mint a Cloud Logging a Firebase vagy a BigQuery felé küldött API-kérések nyomon követésére. Az ezeket a naplókat használó rendszeres ellenőrzések feltárhatják a jogosulatlan alkalmazásokból származó mintákat vagy ismételt próbálkozásokat, lehetővé téve az időben történő beavatkozást. Az ilyen stratégiákat az alkalmazás biztonsági funkcióinak rendszeres frissítéseivel kombinálva átfogóbb védelmet biztosít a fejlődő fenyegetésekkel szemben a mai digitális környezetben.

1. Mi az APK-k visszafejtése?
2. A visszafejtés az a folyamat, amelyben a támadó visszafordítja az APK-t, hogy kinyerje vagy módosítsa a kódját. Ez oda vezethet, hogy az illetéktelen alkalmazások jogos kéréseket utánzó adatokat küldenek. Az SHA-tanúsítvány-ellenőrzés használata segít leküzdeni ezt a fenyegetést.
3. Hogyan akadályozza meg a Firebase a jogosulatlan adathozzáférést?
4. A Firebase lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy biztonsági szabályokat állítsanak be, amelyek alkalmazásazonosítók, hitelesítési tokenek vagy egyéni logika alapján ellenőrzik az adatírást az ellenőrizetlen források blokkolása érdekében.
5. Miért kap adatokat a BigQuery ismeretlen alkalmazásokból?
6. Az ismeretlen alkalmazások az alkalmazás visszafejtett verziói vagy az API-hívásokat utánzó csaló alkalmazások. Az egyéni ellenőrzési logika bevezetése mind a Firebase-ben, mind a BigQueryben segíthet megállítani az ilyen adatbeviteleket.
7. Hogyan figyelhetem meg a gyanús tevékenységeket a BigQuery szolgáltatásban?
8. A Google Cloud Cloud Logging funkciójával figyelemmel kísérheti a BigQuery felé intézett összes adatkérést és -lekérdezést, így láthatóvá válik a gyanús tevékenységek, és gyors válaszokat tesz lehetővé.
9. Milyen szerepet játszik az SHA-tanúsítvány a Firebase-ben?
10. Az SHA-tanúsítványok hitelesítik az alkalmazás Firebase felé irányuló kéréseit, biztosítva, hogy csak az alkalmazás jóváhagyott verziói férhessenek hozzá a háttérrendszerhez. Ez kritikus fontosságú a hamis alkalmazásoktól érkező hamis kérések megakadályozásához.

A Firebase és a BigQuery folyamatok védelme magában foglalja a biztonsági rések, például a visszafejtett APK-k és a jogosulatlan alkalmazáskérelmek kezelését. Az SHA-érvényesítési és naplózási mechanizmusok kombinálásával a fejlesztők jobb ellenőrzést tarthatnak fenn analitikai adataik felett. A proaktív monitorozás kritikus szerepet játszik az ilyen kockázatok azonosításában és mérséklésében. 🛠️

A valós idejű észlelés és az átfogó Firebase-szabályok segítségével a jogosulatlan bejegyzések gyorsan blokkolhatók. Ezek az erőfeszítések megóvják az adatok integritását, miközben biztonságos analitikai környezetet biztosítanak. Ezen intézkedések végrehajtása megerősíti a potenciális kizsákmányolással szembeni védelmet, és növeli az alkalmazás ökoszisztémájába vetett bizalmat. 😊