ਫਾਇਰਬੇਸ ਐਪਾਂ ਤੋਂ BigQuery

Daniel Marino

ਐਤਵਾਰ, 5 ਜਨਵਰੀ 2025 11:46:22 ਬਾ.ਦੁ.

BigQuery ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਡੇਟਾ ਸੰਮਿਲਨ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ
19 ਅਕਤੂਬਰ ਨੂੰ, Android ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ Firebase Crashlytics ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲਹਿਰ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਣੀ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਗਈ। ਇਹ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਣਜਾਣ ਪੈਕੇਜ ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ ਜੋ Google Play Console ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਨਹੀਂ ਦੇ ਰਹੇ ਸਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਫਾਇਰਬੇਸ ਟੀਮ ਨੇ ਆਪਣੇ ਬੈਕਐਂਡ 'ਤੇ ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕੀਤਾ, ਕਹਾਣੀ ਇੱਥੇ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਹੋਈ। 📉
ਕ੍ਰੈਸ਼ ਤਰੁਟੀਆਂ ਠੀਕ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇੱਕ ਹੋਰ ਅਸੰਗਤਤਾ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈ—BigQuery ਨੇ ਅਗਿਆਤ ਐਪ ਪੈਕੇਜਾਂ ਤੋਂ ਇਨਸਰਟਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ। ਫਾਇਰਬੇਸ ਅਤੇ GCP ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ SHA ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਹ ਰਹੱਸਮਈ ਗਤੀਵਿਧੀ ਬਰਕਰਾਰ ਰਹੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਰਹੇ। 🕵️‍♂️
ਇਸ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਿਤ ਕਾਰਨ APK ਰਿਵਰਸ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਹਮਲਾਵਰ ਜਾਇਜ਼ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਐਪ ਦੇ ਸੋਧੇ ਹੋਏ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਫਾਇਰਬੇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵੀ, ਗੈਰ-ਵਿਆਖਿਆਤ BigQuery ਇਨਸਰਟਸ ਨੇ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ।
ਇਸ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਗੱਲ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਵਾਂਗੇ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਅਜਿਹੇ ਪੈਕੇਜ BigQuery ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ, ਸੰਭਾਵੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਅਮਲੀ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪ ਦੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। 🔒

ਹੁਕਮ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ

bigquery.query() ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ BigQuery ਸਾਰਣੀ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇੱਕ SQL ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪੈਕੇਜ ਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

db.reference() ਫਾਇਰਬੇਸ ਰੀਅਲਟਾਈਮ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਥਾਨ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਹੱਲ ਵਿੱਚ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਐਪ ਪੈਕੇਜ ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਲੌਕ ਜਾਂ ਅਧਿਕਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

set() ਫਾਇਰਬੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲਿਖਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ, "blockedPackages" ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਾਂ ਜੋੜ ਕੇ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਬਲਾਕ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

initializeApp() ਬੈਕਐਂਡ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਬਲੌਕਿੰਗ ਲਈ ਫਾਇਰਬੇਸ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੀਅਲਟਾਈਮ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਲਈ ਫਾਇਰਬੇਸ ਐਡਮਿਨ SDK ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ।

result() Python ਵਿੱਚ BigQuery ਕਿਊਰੀ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਹਿੱਸਾ, ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਅਗਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨਤੀਜੇ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪੈਕੇਜ ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ।

SELECT DISTINCT BigQuery ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਲੱਖਣ ਪੈਕੇਜ ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ SQL ਕਮਾਂਡ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਕੋਈ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਾਂ ਬਲੌਕ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।

base64.b64decode() ਇੱਕ ਬੇਸ 64-ਇੰਕੋਡਡ ਸਤਰ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਲਾਉਡ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇਵੈਂਟ ਪੇਲੋਡਸ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਖਾਸ ਹੈ ਜੋ ਏਨਕੋਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

child() ਫਾਇਰਬੇਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਚਾਈਲਡ ਨੋਡ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਅਤੇ ਟਾਰਗੇਟ ਅੱਪਡੇਟ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "blockedPackages" ਨੋਡ ਦੇ ਤਹਿਤ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬਲੌਕ ਕੀਤੇ ਪੈਕੇਜ ਨਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ।

NOT IN ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਲਈ BigQuery ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਇੱਕ SQL ਆਪਰੇਟਰ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ੱਕੀ ਪੈਕੇਜ ਨਾਮਾਂ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

console.error() Node.js ਵਿੱਚ ਕੰਸੋਲ ਵਿੱਚ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਚਾਨਕ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਲਈ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਹੁਕਮ	ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ
bigquery.query()	ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ BigQuery ਸਾਰਣੀ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇੱਕ SQL ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪੈਕੇਜ ਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
db.reference()	ਫਾਇਰਬੇਸ ਰੀਅਲਟਾਈਮ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਥਾਨ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਹੱਲ ਵਿੱਚ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਐਪ ਪੈਕੇਜ ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਲੌਕ ਜਾਂ ਅਧਿਕਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
set()	ਫਾਇਰਬੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲਿਖਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ, "blockedPackages" ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਾਂ ਜੋੜ ਕੇ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਬਲਾਕ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
initializeApp()	ਬੈਕਐਂਡ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਬਲੌਕਿੰਗ ਲਈ ਫਾਇਰਬੇਸ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੀਅਲਟਾਈਮ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਲਈ ਫਾਇਰਬੇਸ ਐਡਮਿਨ SDK ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
result()	Python ਵਿੱਚ BigQuery ਕਿਊਰੀ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਹਿੱਸਾ, ਇਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਅਗਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨਤੀਜੇ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪੈਕੇਜ ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ।
SELECT DISTINCT	BigQuery ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਤੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਲੱਖਣ ਪੈਕੇਜ ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ SQL ਕਮਾਂਡ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਕੋਈ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਜਾਂ ਬਲੌਕ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।
base64.b64decode()	ਇੱਕ ਬੇਸ 64-ਇੰਕੋਡਡ ਸਤਰ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਲਾਉਡ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇਵੈਂਟ ਪੇਲੋਡਸ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਖਾਸ ਹੈ ਜੋ ਏਨਕੋਡ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
child()	ਫਾਇਰਬੇਸ ਡੇਟਾਬੇਸ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਚਾਈਲਡ ਨੋਡ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਅਤੇ ਟਾਰਗੇਟ ਅੱਪਡੇਟ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "blockedPackages" ਨੋਡ ਦੇ ਤਹਿਤ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬਲੌਕ ਕੀਤੇ ਪੈਕੇਜ ਨਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ।
NOT IN	ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਲਈ BigQuery ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਇੱਕ SQL ਆਪਰੇਟਰ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ੱਕੀ ਪੈਕੇਜ ਨਾਮਾਂ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
console.error()	Node.js ਵਿੱਚ ਕੰਸੋਲ ਵਿੱਚ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਚਾਨਕ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਲਈ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ BigQuery ਸੰਮਿਲਨਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਰੋਕਣਾ

ਬਿਗਕਿਊਰੀ ਵਿੱਚ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਡਾਟਾ ਸੰਮਿਲਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ। ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਸ਼ੱਕੀ ਪੈਕੇਜ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਬਲੌਕ ਕਰਨ ਲਈ Firebase ਐਡਮਿਨ SDK ਅਤੇ Google Cloud ਦੇ BigQuery API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। Node.js ਵਿੱਚ ਲਿਖੀ ਗਈ ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅਗਿਆਤ ਪੈਕੇਜ ਨਾਮਾਂ ਲਈ BigQuery ਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸੂਚੀ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ। ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ SQL ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਕਮਾਂਡ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿਲੱਖਣ ਪੈਕੇਜ ਨਾਮਾਂ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੇ। ਇਹ ਸੰਭਾਵੀ ਠੱਗ ਐਪਸ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। 🛡️

ਇੱਕ ਵਾਰ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਹੋ ਜਾਣ 'ਤੇ, ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ "ਬਲਾਕ ਕੀਤੇ ਪੈਕੇਜਾਂ" ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਫਾਇਰਬੇਸ ਦੇ ਰੀਅਲਟਾਈਮ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਹ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਮਾਂਡਾਂ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀਆਂ ਬਲਾਕਲਿਸਟਾਂ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਅਗਿਆਤ ਐਪ ਪੈਕੇਜ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "com.hZVoqbRXhUWsP51a" ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਬਲਾਕਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸ਼ੱਕੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜਬੂਤ ਵਿਧੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਉਪਾਅ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ .

ਪਾਈਥਨ ਸਥਾਪਨ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਵਰਕਫਲੋ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਇਵੈਂਟ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਲੀਵਰੇਜਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ, ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਬੱਚਿਆਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਐਪ ਆਪਣੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਗਿਆਤ ਗੇਮਿੰਗ ਪੈਕੇਜ ਤੋਂ ਐਂਟਰੀਆਂ ਦੇਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਅਪਮਾਨਜਨਕ ਪੈਕੇਜ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਬਲਕਿ ਇਸਦੇ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰੀਮ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਬਲੌਕ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਕੇ, ਟੀਮ ਕੀਮਤੀ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਭ੍ਰਿਸ਼ਟਾਚਾਰ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਦੀ ਹੈ। 🚀

ਵਾਧੂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ, ਕਲਾਊਡ ਫੰਕਸ਼ਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ BigQuery ਲੌਗਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਵੀ ਕੋਈ ਸ਼ੱਕੀ ਪੈਕੇਜ ਡਾਟਾ ਭੇਜਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨ ਇਸਨੂੰ ਵਰਤ ਕੇ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਇਨਕਮਿੰਗ ਈਵੈਂਟ ਪੇਲੋਡਸ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਕਰਨ ਲਈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚ-ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਦਸਤੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਸੰਭਵ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਬਲਾਕਲਿਸਟ ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਕੇ, ਇਹ ਹੱਲ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਪਯੋਗ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਆਧੁਨਿਕ ਸਾਧਨ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਲਈ ਸਰਵੋਤਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਮਨ ਦੀ ਸ਼ਾਂਤੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। 😊

BigQuery ਵਿੱਚ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਡਾਟਾ ਸੰਮਿਲਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ

BigQuery ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਗਿਆਤ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਬਲੌਕ ਕਰਨ ਲਈ Node.js ਅਤੇ Firebase Admin SDK ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹੱਲ

// 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 ਵਿੱਚ ਅਣਜਾਣ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੀ ਰੀਅਲਟਾਈਮ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ

ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਡੇਟਾ ਸੰਮਿਲਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਲੌਕ ਕਰਨ ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ Google BigQuery API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹੱਲ

# 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()

GCP ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਰਾਹੀਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡਾਟਾ ਬਲਾਕਿੰਗ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨਾ

ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਲੌਕ ਕਰਨ ਲਈ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹੱਲ

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)

ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਫਾਇਰਬੇਸ ਅਤੇ BigQuery ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ

ਤੁਹਾਡੀ Firebase ਅਤੇ BigQuery ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਉਹਨਾਂ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਹੈ ਜੋ ਹਮਲਾਵਰ ਕੰਟਰੋਲਾਂ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਰਿਵਰਸ-ਇੰਜੀਨੀਅਰਡ APK ਅਕਸਰ ਜਾਇਜ਼ ਐਪ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਕੇ BigQuery ਵਿੱਚ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਡਾਟਾ ਇੰਜੈਕਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ SHA ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਵਰਗੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਯੋਗ ਕਰਨ ਲਈ ਏਪੀਕੇ ਨੂੰ ਹਟਾਉਂਦੇ ਜਾਂ ਸੋਧਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਇਹ ਠੱਗ ਐਪਸ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਡੇਟਾ ਭੇਜਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਪਰ ਤੁਹਾਡੀ ਅਸਲ ਐਪ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਹੈ। 🔐

ਖੋਜਣ ਯੋਗ ਇੱਕ ਹੋਰ ਖੇਤਰ ਹੈ ਫਾਇਰਬੇਸ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਲਿਖਣ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ। ਇਹ ਨਿਯਮ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ, ਐਪ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕਸਟਮ ਟੋਕਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਰੀਅਲਟਾਈਮ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ ਜੋ ਫਾਇਰਸਟੋਰ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸੂਚੀ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਪੈਕੇਜ ਨਾਮਾਂ ਦੀ ਕ੍ਰਾਸ-ਚੈੱਕ ਕਰਦੇ ਹਨ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਐਪਸ ਹੀ ਡੇਟਾ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਖਤਰਨਾਕ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। 📊

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਲੌਗਿੰਗ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸ਼ੱਕੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। Google Cloud Firebase ਜਾਂ BigQuery ਨੂੰ ਕੀਤੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ API ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਕਲਾਊਡ ਲੌਗਿੰਗ ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਲੌਗਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਨਿਯਮਤ ਆਡਿਟ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਐਪਸ ਤੋਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਜਾਂ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬੇਪਰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਦਖਲ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ। ਤੁਹਾਡੀ ਐਪ ਦੀਆਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਅਜਿਹੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਅੱਜ ਦੇ ਡਿਜੀਟਲ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ ਖਤਰਿਆਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਏਪੀਕੇ ਦੀ ਰਿਵਰਸ-ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
ਰਿਵਰਸ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਉਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਹਮਲਾਵਰ ਇੱਕ ਏਪੀਕੇ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਜਾਂ ਸੋਧਣ ਲਈ ਡੀਕੰਪਾਈਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਐਪਸ ਡਾਟਾ ਭੇਜ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਜਾਇਜ਼ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। SHA ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਇਸ ਖਤਰੇ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਫਾਇਰਬੇਸ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਡੇਟਾ ਐਕਸੈਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ?
ਫਾਇਰਬੇਸ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਯਮ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਐਪ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਟੋਕਨਾਂ, ਜਾਂ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਬਲੌਕ ਕਰਨ ਲਈ ਕਸਟਮ ਤਰਕ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
BigQuery ਅਗਿਆਤ ਐਪਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਕਿਉਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ?
ਅਗਿਆਤ ਐਪਸ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪ ਦੇ ਉਲਟ-ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕੀਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ API ਕਾਲਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਠੱਗ ਐਪਸ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। Firebase ਅਤੇ BigQuery ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕਸਟਮ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਤਰਕ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਅਜਿਹੀਆਂ ਡਾਟਾ ਐਂਟਰੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਮੈਂ BigQuery ਵਿੱਚ ਸ਼ੱਕੀ ਸਰਗਰਮੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦਾ/ਸਕਦੀ ਹਾਂ?
Google ਕਲਾਊਡ ਵਿੱਚ ਕਲਾਊਡ ਲੌਗਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਤੁਸੀਂ BigQuery ਨੂੰ ਕੀਤੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਡਾਟਾ ਬੇਨਤੀਆਂ ਅਤੇ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਸ਼ੱਕੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਦਿੱਖ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਫਾਇਰਬੇਸ ਵਿੱਚ SHA ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ?
SHA ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਤੁਹਾਡੇ ਐਪ ਦੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ Firebase ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਐਪ ਦੇ ਸਿਰਫ਼ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਸੰਸਕਰਣ ਹੀ ਬੈਕਐਂਡ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਾਅਲੀ ਐਪਸ ਤੋਂ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

Firebase ਅਤੇ BigQuery ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਰਿਵਰਸ-ਇੰਜੀਨੀਅਰਡ APK ਅਤੇ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਐਪ ਬੇਨਤੀਆਂ ਵਰਗੀਆਂ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। SHA ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਲੌਗਿੰਗ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਆਪਣੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਬਿਹਤਰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹੇ ਖਤਰਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਨਿਗਰਾਨੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। 🛠️

ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਫਾਇਰਬੇਸ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਐਂਟਰੀਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਲੌਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਤਨ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਸੰਭਾਵੀ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਤੁਹਾਡੀ ਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। 😊

ਏਪੀਕੇ ਅਤੇ ਫਾਇਰਬੇਸ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਰਿਵਰਸ-ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਬਾਰੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸੂਝ ਫਾਇਰਬੇਸ ਸਹਾਇਤਾ ਟੀਮ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਅਧਿਕਾਰਤ ਮੁੱਦਾ ਟਰੈਕਰ ਵੇਖੋ: ਗੂਗਲ ਇਸ਼ੂ ਟਰੈਕਰ .
BigQuery ਏਕੀਕਰਣ ਅਤੇ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਬਾਰੇ ਵੇਰਵੇ ਇੱਥੇ ਉਪਲਬਧ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਸਨ Google Cloud BigQuery ਦਸਤਾਵੇਜ਼ .
ਫਾਇਰਬੇਸ SHA ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਸ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਫਾਇਰਬੇਸ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ .
ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਫਾਇਰਬੇਸ ਰੀਅਲਟਾਈਮ ਡਾਟਾਬੇਸ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਫਾਇਰਬੇਸ ਡਾਟਾਬੇਸ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨਿਯਮ .
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਠੱਗ ਪੈਕੇਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਤੋਂ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਗੂਗਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ .

ਫਾਇਰਬੇਸ ਐਪਾਂ ਤੋਂ BigQuery ਵਿੱਚ ਅਣਜਾਣ ਪੈਕੇਜ ਸੰਮਿਲਨਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ

ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ BigQuery ਸੰਮਿਲਨਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਰੋਕਣਾ

BigQuery ਵਿੱਚ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਡਾਟਾ ਸੰਮਿਲਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ

BigQuery ਵਿੱਚ ਅਣਜਾਣ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੀ ਰੀਅਲਟਾਈਮ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ

GCP ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਰਾਹੀਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡਾਟਾ ਬਲਾਕਿੰਗ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨਾ

ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਫਾਇਰਬੇਸ ਅਤੇ BigQuery ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ