Nezināmu pakotņu ievietojumu atrisināšana programmā BigQuery no Firebase lietotnēm

Neatļautas datu ievietošanas BigQuery izmeklēšana

Risinājums, izmantojot Node.js un Firebase Admin SDK, lai analizētu BigQuery datus un bloķētu nezināmas pakotnes

// 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);

Nezināmu pakotņu reāllaika validācijas ieviešana programmā BigQuery

Risinājums, kas izmanto Python un Google BigQuery API, lai identificētu un bloķētu nesankcionētu datu ievietošanu

# 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()

Reāllaika datu bloķēšanas automatizācija, izmantojot GCP funkcijas

Risinājums, izmantojot Google mākoņa funkcijas, lai dinamiski bloķētu nesankcionētas pakotnes

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)

Bieži uzdotie jautājumi par Firebase un BigQuery drošību

1. Kas ir APK reversā inženierija?
2. Reversā inženierija ir process, kurā uzbrucējs dekompilē APK, lai iegūtu vai modificētu tā kodu. Tas var novest pie tā, ka nesankcionētas lietotnes sūta datus, kas atdarina likumīgus pieprasījumus. SHA sertifikāta validācijas izmantošana palīdz novērst šo apdraudējumu.
3. Kā Firebase novērš nesankcionētu piekļuvi datiem?
4. Firebase ļauj izstrādātājiem iestatīt drošības noteikumus, kas apstiprina datu ierakstīšanu, pamatojoties uz lietotņu identifikatoriem, autentifikācijas pilnvarām vai pielāgotu loģiku, lai bloķētu nepārbaudītus avotus.
5. Kāpēc BigQuery saņem datus no nezināmām lietotnēm?
6. Nezināmas lietotnes var būt jūsu lietotnes apgrieztās inženierijas versijas vai negodīgas lietotnes, kas atdarina API izsaukumus. Pielāgotas verifikācijas loģikas ieviešana gan Firebase, gan BigQuery var palīdzēt apturēt šādu datu ievadi.
7. Kā varu pārraudzīt aizdomīgas darbības pakalpojumā BigQuery?
8. Izmantojot Cloud Logging pakalpojumā Google Cloud, varat pārraudzīt visus BigQuery veiktos datu pieprasījumus un vaicājumus, nodrošinot redzamību par aizdomīgām darbībām un nodrošinot ātras atbildes.
9. Kāda loma ir SHA sertifikātam pakalpojumā Firebase?
10. SHA sertifikāti autentificē jūsu lietotnes pieprasījumus platformai Firebase, nodrošinot, ka aizmugursistēmai var piekļūt tikai apstiprinātas lietotnes versijas. Tas ir ļoti svarīgi, lai novērstu viltotus pieprasījumus no viltotām lietotnēm.

Datu drošības stiprināšana platformās Firebase un BigQuery

Firebase un BigQuery konveijera aizsardzība ietver tādu ievainojamību novēršanu kā reversās inženierijas APK un neautorizēti lietotņu pieprasījumi. Apvienojot SHA validācijas un reģistrēšanas mehānismus, izstrādātāji var labāk kontrolēt savus analītikas datus. Proaktīvai uzraudzībai ir izšķiroša nozīme šādu risku identificēšanā un mazināšanā. 🛠️

Izmantojot reāllaika noteikšanu un visaptverošus Firebase noteikumus, nesankcionētus ierakstus var ātri bloķēt. Šie centieni nodrošina datu integritāti, vienlaikus nodrošinot drošu analītikas vidi. Šo pasākumu ieviešana stiprina jūsu aizsardzību pret potenciālu izmantošanu un palielina uzticību jūsu lietojumprogrammu ekosistēmai. 😊