Onbekende pakketbijvoegingen in BigQuery vanuit Firebase-apps oplossen

Het aanpakken van onverwachte gegevensinvoeging in BigQuery

Op 19 oktober dook er een golf van onverwachte problemen op in Firebase Crashlytics voor Android-applicaties. Deze fouten waren verbijsterend omdat het om onbekende pakketten ging die niet zichtbaar waren in de Google Play Console. Hoewel het Firebase-team de hoofdoorzaak in hun backend snel oploste, eindigde het verhaal daar niet. 📉

Nadat de crashfouten waren verholpen, deed zich nog een probleem voor: BigQuery begon bijlagen te ontvangen van onbekende app-pakketten. Ondanks de implementatie van SHA-certificaatvalidatie in zowel Firebase als GCP, bleef deze mysterieuze activiteit bestaan, waardoor ontwikkelaars op zoek gingen naar antwoorden. 🕵️‍♂️

Een mogelijke reden achter dit gedrag is APK reverse engineering, waarbij aanvallers aangepaste versies van een app maken om legitieme verzoeken na te bootsen. Zelfs nadat de aanvankelijke problemen met Firebase waren verholpen, zorgden de onverklaarbare BigQuery-inserts voor aanzienlijke zorgen over gegevensbeveiliging en misbruik.

In dit bericht gaan we dieper in op hoe dergelijke pakketten de beveiliging kunnen omzeilen om gegevens in BigQuery in te voegen, potentiële kwetsbaarheden aan het licht te brengen en praktische maatregelen te onderzoeken om ongeoorloofde toegang te voorkomen. Het aanpakken van dergelijke problemen is essentieel voor het behoud van de integriteit van de analysepijplijn van uw app en om ervoor te zorgen dat gebruikersgegevens veilig blijven. 🔒

Ongeautoriseerde BigQuery-inserts verkennen en voorkomen

De eerder geleverde scripts zijn gericht op het aanpakken van het probleem van ongeautoriseerde gegevensinvoegingen in BigQuery. Deze scripts gebruiken de Firebase Admin SDK en de BigQuery API van Google Cloud om verdachte pakketactiviteit te controleren, analyseren en blokkeren. Het eerste script geschreven in Node.js laat zien hoe u BigQuery kunt doorzoeken op onbekende pakketnamen door deze te vergelijken met een vooraf gedefinieerde lijst met geautoriseerde pakketten. Door een SQL-query uit te voeren met de SELECTEER DISTINCT commando, isoleert het script unieke pakketnamen die niet overeenkomen met de geverifieerde namen. Dit helpt potentiële frauduleuze apps op te sporen en de gegevensbeveiliging in analysepijplijnen te behouden. 🛡️

Zodra ongeautoriseerde pakketten zijn geïdentificeerd, gebruiken de scripts de Realtime Database van Firebase om een ​​lijst met "geblokkeerde pakketten" te beheren. Dit wordt bereikt met behulp van de db.referentie() En set() commando's, waardoor ontwikkelaars hun blokkeerlijsten dynamisch in realtime kunnen bijwerken. Wanneer bijvoorbeeld een onbekend app-pakket zoals "com.hZVoqbRXhUWsP51a" wordt gedetecteerd, wordt dit automatisch aan de blokkeerlijst toegevoegd. Dit zorgt ervoor dat elke verdachte activiteit snel wordt aangepakt, waardoor een robuust mechanisme ontstaat om uw analyse-infrastructuur te beveiligen. Dergelijke proactieve maatregelen zijn van cruciaal belang bij het voorkomen van uitbuiting, vooral in gevallen waarbij sprake is van misbruik reverse-engineered APK's.

De Python-implementatie biedt een vergelijkbare workflow, maar omvat meer gedetailleerde gebeurtenisafhandeling, waarbij gebruik wordt gemaakt van functies zoals resultaat() om query-uitvoer te verwerken. Stel je bijvoorbeeld eens voor dat een app die is ontworpen voor kinderen in een real-world scenario vermeldingen van een onbekend gamepakket in zijn analysedatabase begint te zien. Met behulp van het Python-script kan de ontwikkelaar niet alleen het overtredende pakket identificeren, maar ook de datastromen ervan onmiddellijk blokkeren. Door dit proces te automatiseren bespaart het team waardevolle tijd en minimaliseert het de risico's op gegevenscorruptie. 🚀

Voor extra beveiliging monitort de Cloud Function-implementatie BigQuery-logboeken in realtime. Telkens wanneer een verdacht pakket gegevens verzendt, onderschept de functie deze met behulp van base64.b64decode() om binnenkomende gebeurtenispayloads te decoderen. Deze aanpak is vooral effectief voor toepassingen met veel verkeer waarbij handmatige monitoring niet haalbaar is. Door automatisch ongeautoriseerde pakketten aan een blokkeerlijst toe te voegen, bieden deze oplossingen een schaalbare manier om frauduleuze activiteiten te bestrijden. Dergelijke strategieën illustreren hoe moderne tools kritieke bronnen kunnen beschermen en tegelijkertijd optimale prestaties en gemoedsrust voor ontwikkelaars kunnen garanderen. 😊

// 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)

Verbetering van Firebase- en BigQuery-beveiliging tegen ongeautoriseerde toegang

Een cruciaal aspect bij het beveiligen van uw Firebase- en BigQuery-pipelines is het begrijpen van de mechanismen die aanvallers gebruiken om controles te omzeilen. Reverse-engineered APK's injecteren vaak ongeautoriseerde gegevens in BigQuery door legitiem app-gedrag na te bootsen. Dit wordt bereikt door tools te gebruiken die de APK verwijderen of aanpassen om beveiligingsmaatregelen zoals SHA-certificaatvalidatie uit te schakelen. Door dit te doen, verzenden deze frauduleuze apps gegevens die authentiek lijken, maar niet afkomstig zijn uit uw oorspronkelijke app, waardoor uw analyses onoverzichtelijk worden. 🔐

Een ander gebied dat de moeite waard is om te onderzoeken is het gebruik van Firebase-beveiligingsregels om het schrijven van gegevens naar geverifieerde bronnen te beperken. Deze regels kunnen voorwaarden afdwingen op basis van gebruikersauthenticatie, app-ID's en aangepaste tokens. Als u bijvoorbeeld Realtime Database-regels inschakelt die pakketnamen vergelijken met een geverifieerde lijst die is opgeslagen in Firestore, zorgt u er bijvoorbeeld voor dat alleen goedgekeurde apps gegevens kunnen schrijven. Deze aanpak vermindert de blootstelling aan kwaadaardig verkeer en verhoogt de betrouwbaarheid van uw analyses. 📊

Bovendien spelen logboekregistratie en monitoring een cruciale rol bij het identificeren van verdachte activiteiten. Google Cloud biedt tools zoals Cloud Logging om alle API-verzoeken bij Firebase of BigQuery bij te houden. Regelmatige audits met behulp van deze logboeken kunnen patronen of herhaalde pogingen van ongeautoriseerde apps aan het licht brengen, waardoor tijdig ingrijpen mogelijk is. Het combineren van dergelijke strategieën met periodieke updates van de beveiligingsfuncties van uw app zorgt voor een uitgebreidere verdediging tegen evoluerende bedreigingen in het huidige digitale landschap.