Nežinomų paketų įterpimų į „BigQuery“ iš „Firebase“ programų sprendimas

Neteisėto duomenų įterpimo į „BigQuery“ tyrimas

Sprendimas naudojant Node.js ir Firebase Admin SDK, skirtas BigQuery duomenims analizuoti ir nežinomiems paketams blokuoti

// 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);

Nežinomų paketų tikrinimo realiuoju laiku įgyvendinimas „BigQuery“.

Sprendimas naudojant Python ir Google BigQuery API, siekiant nustatyti ir blokuoti neteisėtus duomenų įterpimus

# 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()

Duomenų blokavimo realiuoju laiku automatizavimas naudojant GCP funkcijas

Sprendimas naudojant „Google Cloud Functions“, kad dinamiškai blokuotų neteisėtus paketus

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)

Dažniausiai užduodami klausimai apie „Firebase“ ir „BigQuery Security“.

1. Kas yra APK atvirkštinė inžinerija?
2. Atvirkštinė inžinerija yra procesas, kai užpuolikas dekompiliuoja APK, kad ištrauktų arba pakeistų jo kodą. Dėl to neteisėtos programos gali siųsti duomenis, kurie imituoja teisėtas užklausas. SHA sertifikato patvirtinimo naudojimas padeda kovoti su šia grėsme.
3. Kaip „Firebase“ apsaugo nuo neteisėtos duomenų prieigos?
4. „Firebase“ leidžia kūrėjams nustatyti saugos taisykles, kurios patvirtina duomenų rašymą pagal programos identifikatorius, autentifikavimo prieigos raktus arba tinkintą logiką, kad blokuotų nepatvirtintus šaltinius.
5. Kodėl „BigQuery“ gauna duomenis iš nežinomų programų?
6. Nežinomos programos gali būti apverstos programos versijos arba nesąžiningos programos, imituojančios API iškvietimus. Tinkintos patvirtinimo logikos įdiegimas „Firebase“ ir „BigQuery“ gali padėti sustabdyti tokius duomenų įvedimus.
7. Kaip galiu stebėti įtartiną veiklą „BigQuery“?
8. Naudodami „Cloud Logging“ sistemoje „Google Cloud“, galite stebėti visas „BigQuery“ pateiktas duomenų užklausas, kad būtų galima matyti įtartiną veiklą ir greitai atsakyti.
9. Kokį vaidmenį „Firebase“ atlieka SHA sertifikatas?
10. SHA sertifikatai patvirtina jūsų programos užklausas „Firebase“ ir užtikrina, kad tik patvirtintos programos versijos galėtų pasiekti pagrindinę programą. Tai labai svarbu norint išvengti suklastotų užklausų iš suklastotų programų.

Duomenų saugumo stiprinimas „Firebase“ ir „BigQuery“.

Norint apsaugoti „Firebase“ ir „BigQuery“ dujotiekius, reikia pašalinti pažeidžiamumus, pvz., atvirkštinės inžinerijos APK ir neteisėtų programų užklausas. Sujungę SHA patvirtinimo ir registravimo mechanizmus, kūrėjai gali geriau kontroliuoti savo analizės duomenis. Proaktyvi stebėsena atlieka svarbų vaidmenį nustatant ir sumažinant tokią riziką. 🛠️

Naudojant aptikimą realiuoju laiku ir išsamias „Firebase“ taisykles, neteisėti įrašai gali būti greitai užblokuoti. Šios pastangos užtikrina duomenų vientisumą ir saugią analizės aplinką. Šių priemonių įgyvendinimas sustiprina jūsų apsaugą nuo galimo išnaudojimo ir padidina pasitikėjimą jūsų taikomųjų programų ekosistema. 😊