Risoluzione dei pacchetti inseriti sconosciuti in BigQuery dalle app Firebase

Affrontare l'inserimento imprevisto di dati in BigQuery

Il 19 ottobre, un'ondata di problemi imprevisti ha iniziato a emergere in Firebase Crashlytics per applicazioni Android. Questi errori erano sconcertanti perché riguardavano pacchetti sconosciuti che non erano visibili in Google Play Console. Anche se il team Firebase ha risolto rapidamente la causa principale del problema nel backend, la storia non è finita qui. 📉

Dopo che gli errori di arresto anomalo sono stati risolti, è emersa un'altra anomalia: BigQuery ha iniziato a ricevere inserti da pacchetti di app sconosciuti. Nonostante l'implementazione della convalida del certificato SHA sia in Firebase che in GCP, questa misteriosa attività persisteva, lasciando gli sviluppatori alla ricerca di risposte. 🕵️‍♂️

Una possibile ragione alla base di questo comportamento è il reverse engineering dell'APK, in cui gli aggressori creano versioni modificate di un'app per imitare richieste legittime. Anche dopo aver mitigato i problemi iniziali con Firebase, gli inspiegabili inserti BigQuery hanno sollevato notevoli preoccupazioni sulla sicurezza dei dati e sull’uso improprio.

In questo post approfondiremo il modo in cui tali pacchetti potrebbero aggirare le misure di sicurezza per inserire dati in BigQuery, scoprire potenziali vulnerabilità ed esplorare misure pratiche per impedire l'accesso non autorizzato. Affrontare tali problemi è essenziale per mantenere l'integrità della pipeline di analisi della tua app e garantire che i dati degli utenti rimangano al sicuro. 🔒

Esplorazione e prevenzione di inserimenti BigQuery non autorizzati

Gli script forniti in precedenza si concentrano sulla risoluzione del problema degli inserimenti di dati non autorizzati in BigQuery. Questi script utilizzano l'SDK Admin Firebase e l'API BigQuery di Google Cloud per monitorare, analizzare e bloccare l'attività sospetta dei pacchetti. Il primo script scritto in Node.js dimostra come interrogare BigQuery per nomi di pacchetti sconosciuti confrontandoli con un elenco predefinito di pacchetti autorizzati. Eseguendo una query SQL con il file SELEZIONA DISTINTO comando, lo script isola i nomi dei pacchetti univoci che non corrispondono a quelli verificati. Ciò aiuta a individuare potenziali app non autorizzate e a mantenere la sicurezza dei dati nelle pipeline di analisi. 🛡️

Una volta identificati i pacchetti non autorizzati, gli script utilizzano il Realtime Database di Firebase per gestire un elenco di "pacchetti bloccati". Ciò si ottiene utilizzando il db.riferimento() E impostato() comandi, consentendo agli sviluppatori di aggiornare dinamicamente le proprie blocklist in tempo reale. Ad esempio, quando viene rilevato un pacchetto di app sconosciuto come "com.hZVoqbRXhUWsP51a", viene aggiunto automaticamente alla blocklist. Ciò garantisce che qualsiasi attività sospetta venga affrontata rapidamente, creando un meccanismo robusto per proteggere la tua infrastruttura di analisi. Tali misure proattive sono fondamentali per prevenire lo sfruttamento, soprattutto nei casi che coinvolgono APK decodificati.

L'implementazione di Python fornisce un flusso di lavoro simile ma include una gestione degli eventi più dettagliata, sfruttando funzioni come risultato() per elaborare gli output delle query. Ad esempio, in uno scenario reale, immagina che un'app progettata per i bambini inizi a vedere le voci di un pacchetto di giochi sconosciuto nel suo database di analisi. Utilizzando lo script Python, lo sviluppatore può non solo identificare il pacchetto incriminato ma anche bloccarne immediatamente i flussi di dati. Automatizzando questo processo, il team risparmia tempo prezioso e riduce al minimo i rischi di danneggiamento dei dati. 🚀

Per maggiore sicurezza, l'implementazione di Cloud Function monitora i log BigQuery in tempo reale. Ogni volta che un pacchetto sospetto invia dati, la funzione lo intercetta utilizzando base64.b64decode() per decodificare i payload degli eventi in arrivo. Questo approccio è particolarmente efficace per le applicazioni ad alto traffico in cui il monitoraggio manuale non è fattibile. Aggiungendo automaticamente pacchetti non autorizzati a una blocklist, queste soluzioni forniscono un modo scalabile per combattere le attività fraudolente. Tali strategie esemplificano come gli strumenti moderni possano salvaguardare le risorse critiche garantendo allo stesso tempo prestazioni ottimali e tranquillità per gli sviluppatori. 😊

// 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)

Miglioramento della sicurezza di Firebase e BigQuery contro l'accesso non autorizzato

Un aspetto cruciale della protezione delle pipeline Firebase e BigQuery è comprendere i meccanismi sfruttati dagli aggressori per aggirare i controlli. Gli APK sottoposti a ingegneria inversa spesso inseriscono dati non autorizzati in BigQuery imitando il comportamento legittimo delle app. Ciò si ottiene utilizzando strumenti che rimuovono o modificano l'APK per disabilitare misure di sicurezza come la convalida del certificato SHA. In questo modo, queste app non autorizzate inviano dati che sembrano autentici ma non provengono dall'app originale, ingombrando le tue analisi. 🔐

Un'altra area che vale la pena esplorare è l'uso delle Regole di sicurezza Firebase per limitare le operazioni di scrittura dei dati su fonti verificate. Queste regole possono applicare condizioni basate sull'autenticazione dell'utente, sugli identificatori dell'app e sui token personalizzati. Ad esempio, abilitare le regole del Realtime Database che effettuano un controllo incrociato dei nomi dei pacchetti con un elenco verificato archiviato in Firestore garantisce che solo le app approvate possano scrivere dati. Questo approccio riduce l'esposizione al traffico dannoso e aumenta l'affidabilità delle tue analisi. 📊

Inoltre, la registrazione e il monitoraggio svolgono un ruolo fondamentale nell’identificazione di attività sospette. Google Cloud fornisce strumenti come Cloud Logging per monitorare tutte le richieste API effettuate a Firebase o BigQuery. Controlli regolari che utilizzano questi registri possono scoprire schemi o tentativi ripetuti da parte di app non autorizzate, consentendo un intervento tempestivo. La combinazione di tali strategie con aggiornamenti periodici delle funzionalità di sicurezza della tua app garantisce una difesa più completa contro le minacce in evoluzione nel panorama digitale di oggi.