Firebase Apps मधून BigQuery मध्ये

Daniel Marino

रविवार, ५ जानेवारी, २०२५ रोजी ११:३४:४६ म.उ.

BigQuery मध्ये अनपेक्षित डेटा घालणे संबोधित करणे

19 ऑक्टोबर रोजी, Android अनुप्रयोगांसाठी Firebase Crashlytics मध्ये अनपेक्षित समस्यांची लाट येऊ लागली. या एरर गोंधळात टाकणाऱ्या होत्या कारण त्यामध्ये अज्ञात पॅकेज समाविष्ट आहेत जे Google Play Console मध्ये दिसत नव्हते. फायरबेस टीमने त्यांच्या बॅकएंडवरील मूळ कारण जलदपणे सोडवले असताना, कथा तिथेच संपली नाही. 📉

क्रॅश एरर दुरुस्त केल्यानंतर, आणखी एक विसंगती उदयास आली—BigQuery ला अज्ञात ॲप पॅकेजेसमधून इन्सर्ट मिळू लागले. फायरबेस आणि GCP दोन्हीमध्ये SHA प्रमाणपत्र प्रमाणीकरण लागू करूनही, ही अनाकलनीय गतिविधी कायम राहिली, विकासक उत्तरे शोधत राहिले. 🕵️♂️

या वर्तनामागील एक संभाव्य कारण APK रिव्हर्स इंजिनिअरिंग आहे, जिथे हल्लेखोर कायदेशीर विनंत्यांची नक्कल करण्यासाठी ॲपच्या सुधारित आवृत्त्या तयार करतात. फायरबेसच्या सुरुवातीच्या समस्या कमी केल्यानंतरही, अस्पष्टीकृत BigQuery इन्सर्टने डेटा सुरक्षितता आणि गैरवापराबद्दल महत्त्वपूर्ण चिंता निर्माण केली आहे.

या पोस्टमध्ये, आम्ही अशा पॅकेजेस BigQuery मध्ये डेटा घालण्यासाठी, संभाव्य भेद्यता उघड करण्यासाठी आणि अनधिकृत प्रवेशास प्रतिबंध करण्यासाठी व्यावहारिक उपाय एक्सप्लोर करण्यासाठी सुरक्षिततेला कसे बायपास करू शकतात याबद्दल जाणून घेऊ. तुमच्या ॲपच्या विश्लेषण पाइपलाइनची अखंडता राखण्यासाठी आणि वापरकर्ता डेटा सुरक्षित राहील याची खात्री करण्यासाठी अशा समस्या हाताळणे आवश्यक आहे. 🔒

आज्ञा	वापराचे उदाहरण
bigquery.query()	हे फंक्शन BigQuery टेबलवर SQL क्वेरी कार्यान्वित करते आणि परिणाम परत करते. डेटासेटमधील ज्ञात अधिकृत पॅकेजेसच्या सूचीशी तुलना करून अनधिकृत पॅकेजची नावे ओळखण्यासाठी हे आवश्यक आहे.
db.reference()	फायरबेस रिअलटाइम डेटाबेसमध्ये विशिष्ट स्थानाचा संदर्भ तयार करण्यासाठी वापरला जातो. या सोल्यूशनमध्ये, ॲप पॅकेजची नावे गतिमानपणे ब्लॉक किंवा अधिकृत करण्यासाठी वापरली जाते.
set()	फायरबेसमधील विशिष्ट डेटाबेस संदर्भासाठी डेटा लिहितो. येथे, "blockedPackages" संदर्भामध्ये त्यांची नावे जोडून अनधिकृत पॅकेजेस ब्लॉक करण्यासाठी वापरले जाते.
initializeApp()	डायनॅमिक व्हॅलिडेशन आणि ब्लॉकिंगसाठी रीअलटाइम डेटाबेस सारख्या फायरबेस सेवांशी संवाद साधण्यासाठी बॅकएंड स्क्रिप्टला परवानगी देण्यासाठी Firebase Admin SDK सुरू करते.
result()	Python मधील BigQuery क्वेरी एक्झिक्यूशन प्रक्रियेचा एक भाग, हे फंक्शन पुढील प्रक्रियेसाठी सेट केलेले क्वेरी निकाल आणते, जसे की अनधिकृत पॅकेजची नावे काढणे.
SELECT DISTINCT	कोणत्याही डुप्लिकेटवर प्रक्रिया किंवा अवरोधित केले जाणार नाही याची खात्री करून, BigQuery डेटासेटमधून केवळ अद्वितीय पॅकेज नावे पुनर्प्राप्त करण्यासाठी क्वेरीमध्ये SQL कमांड वापरली जाते.
base64.b64decode()	बेस64-एनकोड केलेली स्ट्रिंग डीकोड करते. हे एन्कोड केलेले क्लाउड फंक्शन इव्हेंट पेलोड हाताळण्यासाठी विशिष्ट आहे, स्क्रिप्ट कच्च्या डेटावर प्रक्रिया करू शकते याची खात्री करून.
child()	फायरबेस डेटाबेस संदर्भामध्ये विशिष्ट चाइल्ड नोड तयार करण्यासाठी किंवा त्यावर नेव्हिगेट करण्यासाठी वापरले जाते. हे संरचित आणि लक्ष्यित अद्यतनांना अनुमती देते, जसे की "blockedPackages" नोड अंतर्गत वैयक्तिक अवरोधित पॅकेज नावे जोडणे.
NOT IN	अनधिकृत पॅकेजेसची सूची आणताना अधिकृत पॅकेजेस वगळण्यासाठी BigQuery क्वेरीमध्ये वापरलेला SQL ऑपरेटर. हे सुनिश्चित करते की केवळ संशयास्पद पॅकेज नावांवर प्रक्रिया केली जाते.
console.error()	Node.js मधील कन्सोलमध्ये त्रुटी लॉग करते. हे अनपेक्षित अपयशांसाठी डीबगिंग माहिती प्रदान करते, स्क्रिप्ट अधिक मजबूत आणि समस्यानिवारण करणे सोपे करते.

अनाधिकृत BigQuery इन्सर्ट एक्सप्लोर करणे आणि प्रतिबंधित करणे

BigQuery मध्ये अनधिकृत डेटा घालण्याच्या समस्येला सामोरे जाण्यावर याआधी दिलेल्या स्क्रिप्टमध्ये लक्ष केंद्रित केले आहे. या स्क्रिप्ट संशयास्पद पॅकेज ॲक्टिव्हिटीचे परीक्षण, विश्लेषण आणि ब्लॉक करण्यासाठी Firebase Admin SDK आणि Google Cloud च्या BigQuery API चा वापर करतात. Node.js मध्ये लिहिलेली पहिली स्क्रिप्ट अधिकृत पॅकेजच्या पूर्वनिर्धारित सूचीशी तुलना करून अज्ञात पॅकेज नावांसाठी BigQuery ची चौकशी कशी करायची हे दाखवते. सह SQL क्वेरी कार्यान्वित करून वेगळे निवडा कमांड, स्क्रिप्ट अनन्य पॅकेज नावांना वेगळे करते जे सत्यापित केलेल्यांशी जुळत नाहीत. हे संभाव्य रॉग ॲप्स शोधण्यात आणि विश्लेषण पाइपलाइनमध्ये डेटा सुरक्षितता राखण्यात मदत करते. 🛡️

एकदा अनधिकृत पॅकेजेस ओळखल्यानंतर, स्क्रिप्ट "ब्लॉक केलेले पॅकेजेस" ची सूची व्यवस्थापित करण्यासाठी फायरबेसच्या रिअलटाइम डेटाबेसचा वापर करतात. वापरून हे साध्य केले जाते db.reference() आणि सेट() आदेश, विकासकांना रीअल-टाइममध्ये त्यांच्या ब्लॉकलिस्ट डायनॅमिकपणे अद्यतनित करण्यास अनुमती देतात. उदाहरणार्थ, जेव्हा "com.hZVoqbRXhUWsP51a" सारखे अज्ञात ॲप पॅकेज आढळले, तेव्हा ते ब्लॉकलिस्टमध्ये आपोआप जोडले जाते. हे सुनिश्चित करते की कोणतीही संशयास्पद गतिविधी त्वरीत संबोधित केली जाते, तुमची विश्लेषणात्मक पायाभूत सुविधा सुरक्षित करण्यासाठी एक मजबूत यंत्रणा तयार करते. शोषण रोखण्यासाठी, विशेषत: संबंधित प्रकरणांमध्ये असे सक्रिय उपाय महत्त्वपूर्ण आहेत रिव्हर्स-इंजिनियर केलेले APK.

पायथन अंमलबजावणी समान कार्यप्रवाह प्रदान करते परंतु त्यामध्ये अधिक तपशीलवार इव्हेंट हाताळणी, लाभदायक कार्ये समाविष्ट आहेत. परिणाम() क्वेरी आउटपुटवर प्रक्रिया करण्यासाठी. उदाहरणार्थ, वास्तविक-जागतिक परिस्थितीमध्ये, कल्पना करा की मुलांसाठी डिझाइन केलेले ॲप त्याच्या विश्लेषण डेटाबेसमध्ये अज्ञात गेमिंग पॅकेजमधून एंट्री पाहण्यास सुरुवात करते. पायथन स्क्रिप्टचा वापर करून, विकसक केवळ आक्षेपार्ह पॅकेज ओळखू शकत नाही तर त्याचे डेटा प्रवाह त्वरित अवरोधित देखील करू शकतो. ही प्रक्रिया स्वयंचलित करून, टीम मौल्यवान वेळ वाचवते आणि डेटा करप्शनचे धोके कमी करते. 🚀

अतिरिक्त सुरक्षिततेसाठी, क्लाउड फंक्शन अंमलबजावणी रीअल-टाइममध्ये BigQuery लॉगचे निरीक्षण करते. जेव्हा जेव्हा एखादे संशयास्पद पॅकेज डेटा पाठवते तेव्हा फंक्शन त्याचा वापर करून अडवते base64.b64decode() इनकमिंग इव्हेंट पेलोड डीकोड करण्यासाठी. हा दृष्टीकोन विशेषतः उच्च-रहदारी अनुप्रयोगांसाठी प्रभावी आहे जेथे मॅन्युअल निरीक्षण करणे अशक्य आहे. ब्लॉकलिस्टमध्ये आपोआप अनधिकृत पॅकेजेस जोडून, हे उपाय फसव्या क्रियाकलापांचा सामना करण्यासाठी एक स्केलेबल मार्ग प्रदान करतात. विकासकांसाठी इष्टतम कार्यप्रदर्शन आणि मनःशांती सुनिश्चित करताना आधुनिक साधने महत्त्वपूर्ण संसाधनांचे संरक्षण कसे करू शकतात याचे उदाहरण अशा धोरणे देतात. 😊

BigQuery मध्ये अनधिकृत डेटा घालण्याची चौकशी करत आहे

BigQuery डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी आणि अज्ञात पॅकेजेस ब्लॉक करण्यासाठी Node.js आणि Firebase Admin SDK वापरून उपाय

// 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 मध्ये अज्ञात पॅकेजचे रिअलटाइम प्रमाणीकरण लागू करणे

अनधिकृत डेटा इन्सर्ट ओळखण्यासाठी आणि ब्लॉक करण्यासाठी Python आणि Google BigQuery API वापरून उपाय

१

GCP फंक्शन्सद्वारे रिअल-टाइम डेटा ब्लॉकिंग स्वयंचलित करणे

अनाधिकृत पॅकेजेस गतिमानपणे अवरोधित करण्यासाठी Google क्लाउड फंक्शन्स वापरून उपाय

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 प्रवेशाविरूद्ध Firebase आणि BigQuery सुरक्षा वाढवणे

तुमची Firebase आणि BigQuery पाइपलाइन सुरक्षित करण्याचा एक महत्त्वाचा पैलू म्हणजे आक्रमणकर्ते नियंत्रणांना बायपास करण्यासाठी शोषण करणाऱ्या यंत्रणा समजून घेणे. रिव्हर्स-इंजिनियर केलेले APK अनेकदा वैध ॲप वर्तनाची नक्कल करून BigQuery मध्ये अनधिकृत डेटा इंजेक्ट करतात. SHA प्रमाणपत्र प्रमाणीकरण सारखे सुरक्षा उपाय अक्षम करण्यासाठी APK काढून टाकणारी किंवा सुधारित करणारी साधने वापरून हे साध्य केले जाते. असे केल्याने, हे बदमाश ॲप्स तुमच्या विश्लेषणात गोंधळ घालून, तुमच्या मूळ ॲपमधील नसलेला डेटा पाठवतात. 🔐

अन्वेषण करण्यासारखे आणखी एक क्षेत्र म्हणजे फायरबेस सुरक्षा नियम चा वापर डेटा लेखन ऑपरेशन्स सत्यापित स्त्रोतांपर्यंत मर्यादित करण्यासाठी. हे नियम वापरकर्ता प्रमाणीकरण, ॲप आयडेंटिफायर आणि सानुकूल टोकनवर आधारित अटी लागू करू शकतात. उदाहरणार्थ, रिअलटाइम डेटाबेस नियम सक्षम करणे जे फायरस्टोअरमध्ये संचयित केलेल्या सत्यापित सूचीच्या विरूद्ध पॅकेज नावांची क्रॉस-तपासणी करते हे सुनिश्चित करते की केवळ मंजूर ॲप्स डेटा लिहू शकतात. हा दृष्टीकोन दुर्भावनापूर्ण रहदारीचा संपर्क कमी करतो आणि आपल्या विश्लेषणाची विश्वासार्हता वाढवतो. 📊

शिवाय, संशयास्पद क्रियाकलाप ओळखण्यात लॉगिंग आणि मॉनिटरिंग महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावते. Firebase किंवा BigQuery ला केलेल्या सर्व API विनंत्या ट्रॅक करण्यासाठी Google Cloud क्लाउड लॉगिंग सारखी साधने पुरवते. हे लॉग वापरून नियमित ऑडिट केल्याने नमुने किंवा अनधिकृत ॲप्सकडून वारंवार केलेले प्रयत्न उघड होऊ शकतात, ज्यामुळे वेळेवर हस्तक्षेप होऊ शकतो. तुमच्या ॲपच्या सुरक्षितता वैशिष्ट्यांमध्ये नियतकालिक अद्यतनांसह अशा रणनीती एकत्रित केल्याने आजच्या डिजिटल लँडस्केपमध्ये विकसित होणाऱ्या धोक्यांपासून अधिक व्यापक संरक्षण मिळू शकते.

Firebase आणि BigQuery सुरक्षिततेबद्दल सामान्य प्रश्न

एपीकेचे रिव्हर्स-इंजिनियरिंग म्हणजे काय?
रिव्हर्स इंजिनीअरिंग ही अशी प्रक्रिया आहे जिथे आक्रमणकर्ता एपीकेचा कोड काढण्यासाठी किंवा सुधारित करण्यासाठी त्याचे विघटन करतो. यामुळे वैध विनंत्यांची नक्कल करणारा डेटा पाठवणारे अनधिकृत ॲप्स होऊ शकतात. SHA प्रमाणपत्र प्रमाणीकरण वापरणे या धोक्याचा सामना करण्यास मदत करते.
फायरबेस अनधिकृत डेटा ऍक्सेस कसे प्रतिबंधित करते?
फायरबेस डेव्हलपरना सुरक्षा नियम सेट करण्याची अनुमती देते जे ॲप आयडेंटिफायर, ऑथेंटिकेशन टोकन किंवा असत्यापित स्रोत ब्लॉक करण्यासाठी कस्टम लॉजिकवर आधारित डेटाचे प्रमाणीकरण करतात.
BigQuery अज्ञात ॲप्सकडून डेटा का प्राप्त करत आहे?
अज्ञात ॲप्स तुमच्या ॲपच्या रिव्हर्स-इंजिनियर केलेल्या आवृत्त्या असू शकतात किंवा API कॉलची नक्कल करणारी रॉग ॲप्स असू शकतात. Firebase आणि BigQuery या दोन्हींमध्ये कस्टम पडताळणी तर्क लागू केल्याने अशा डेटा एंट्री थांबवण्यास मदत होऊ शकते.
मी BigQuery मधील संशयास्पद ॲक्टिव्हिटीचे निरीक्षण कसे करू शकतो?
Google क्लाउडमध्ये क्लाउड लॉगिंग वापरून, तुम्ही BigQuery ला केलेल्या सर्व डेटा विनंत्या आणि क्वेरींचे निरीक्षण करू शकता, संशयास्पद ॲक्टिव्हिटीमध्ये दृश्यमानता प्रदान करू शकता आणि द्रुत प्रतिसाद सक्षम करू शकता.
फायरबेसमध्ये SHA प्रमाणपत्र काय भूमिका बजावते?
SHA प्रमाणपत्रे तुमच्या ॲपच्या विनंत्या फायरबेसला प्रमाणित करतात, ॲपच्या केवळ मंजूर आवृत्त्याच बॅकएंडमध्ये प्रवेश करू शकतात याची खात्री करतात. बनावट ॲप्सकडून फसवणूक केलेल्या विनंत्या रोखण्यासाठी हे महत्त्वपूर्ण आहे.

Firebase आणि BigQuery मधील डेटा सुरक्षितता मजबूत करणे

Firebase आणि BigQuery पाइपलाइन सुरक्षित करण्यामध्ये रिव्हर्स-इंजिनियर केलेले APK आणि अनधिकृत ॲप विनंत्या यासारख्या भेद्यता संबोधित करणे समाविष्ट आहे. SHA प्रमाणीकरण आणि लॉगिंग यंत्रणा एकत्रित करून, विकासक त्यांच्या विश्लेषण डेटावर चांगले नियंत्रण ठेवू शकतात. अशी जोखीम ओळखण्यात आणि कमी करण्यात सक्रिय देखरेख ही महत्त्वाची भूमिका बजावते. 🛠️

रिअल-टाइम डिटेक्शन आणि सर्वसमावेशक फायरबेस नियमांसह, अनधिकृत नोंदी त्वरीत अवरोधित केल्या जाऊ शकतात. हे प्रयत्न सुरक्षित विश्लेषण वातावरण सुनिश्चित करताना डेटा अखंडतेचे रक्षण करतात. या उपायांची अंमलबजावणी केल्याने संभाव्य शोषणाविरूद्ध तुमचा बचाव मजबूत होतो आणि तुमच्या ऍप्लिकेशन इकोसिस्टमवर विश्वास वाढतो. 😊

संदर्भ आणि स्रोत

APKs च्या रिव्हर्स-इंजिनियरिंग आणि फायरबेस सुरक्षेवरील सामग्री अंतर्दृष्टी फायरबेस समर्थन कार्यसंघाशी झालेल्या चर्चेतून प्राप्त झाल्या आहेत. अधिक माहितीसाठी, अधिकृत समस्या ट्रॅकर पहा: Google समस्या ट्रॅकर .
BigQuery एकत्रीकरण आणि अनधिकृत डेटा हाताळणीचे तपशील येथे उपलब्ध कागदपत्रांवर आधारित होते Google Cloud BigQuery दस्तऐवजीकरण .
फायरबेस SHA प्रमाणपत्र अंमलबजावणीची माहिती वरून प्राप्त झाली फायरबेस प्रमाणीकरण दस्तऐवजीकरण .
डेटा सुरक्षा वर्धित करण्यासाठी फायरबेस रीअलटाइम डेटाबेस नियम सेट करण्यासाठी मार्गदर्शक तत्त्वे वरून ऍक्सेस करण्यात आली फायरबेस डेटाबेस सुरक्षा नियम .
विश्लेषण पाइपलाइनमधील रॉग पॅकेजेस हाताळण्यासाठी उदाहरणे आणि अंमलबजावणी संदर्भ विकसकांसाठी Google Analytics .

Firebase Apps मधून BigQuery मध्ये अज्ञात पॅकेज इन्सर्टचे निराकरण करणे