Razreševanje neznanih vstavkov paketov v BigQuery iz aplikacij Firebase

Preiskava nepooblaščenega vstavljanja podatkov v BigQuery

Rešitev, ki uporablja Node.js in Firebase Admin SDK za analizo podatkov BigQuery in blokiranje neznanih paketov

// 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);

Implementacija validacije v realnem času neznanih paketov v BigQuery

Rešitev, ki uporablja API Python in Google BigQuery za prepoznavanje in blokiranje nepooblaščenih vstavkov podatkov

# 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()

Avtomatizacija blokiranja podatkov v realnem času prek funkcij GCP

Rešitev, ki uporablja Google Cloud Functions za dinamično blokiranje nepooblaščenih paketov

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)

Pogosta vprašanja o varnosti Firebase in BigQuery

1. Kaj je obratno inženirstvo APK-jev?
2. Povratni inženiring je postopek, pri katerem napadalec dekompilira APK, da ekstrahira ali spremeni njegovo kodo. To lahko povzroči, da nepooblaščene aplikacije pošiljajo podatke, ki posnemajo zakonite zahteve. Uporaba preverjanja potrdila SHA pomaga preprečiti to grožnjo.
3. Kako Firebase preprečuje nepooblaščen dostop do podatkov?
4. Firebase omogoča razvijalcem, da nastavijo Varnostna pravila, ki preverjajo pisanje podatkov na podlagi identifikatorjev aplikacij, žetonov za preverjanje pristnosti ali logike po meri za blokiranje nepreverjenih virov.
5. Zakaj BigQuery prejema podatke od neznanih aplikacij?
6. Neznane aplikacije so lahko različice vaše aplikacije z obratnim inženiringom ali lažne aplikacije, ki posnemajo klice API-ja. Implementacija logike preverjanja po meri v Firebase in BigQuery lahko pomaga preprečiti takšne vnose podatkov.
7. Kako lahko spremljam sumljivo dejavnost v BigQuery?
8. Z uporabo beleženja v oblaku v storitvi Google Cloud lahko spremljate vse zahteve za podatke in poizvedbe v BigQuery, s čimer zagotovite vpogled v sumljivo dejavnost in omogočite hitre odgovore.
9. Kakšno vlogo ima certifikat SHA v Firebase?
10. Potrdila SHA preverjajo pristnost zahtev vaše aplikacije za Firebase in zagotavljajo, da lahko samo odobrene različice aplikacije dostopajo do zaledja. To je ključnega pomena za preprečevanje ponarejenih zahtev lažnih aplikacij.

Krepitev varnosti podatkov v Firebase in BigQuery

Zaščita cevovodov Firebase in BigQuery vključuje odpravljanje ranljivosti, kot so APK-ji z ​​obratnim inženiringom in nepooblaščene zahteve aplikacij. S kombiniranjem mehanizmov preverjanja SHA in beleženja lahko razvijalci ohranijo boljši nadzor nad svojimi analitičnimi podatki. Proaktivno spremljanje ima ključno vlogo pri prepoznavanju in zmanjševanju takih tveganj. 🛠️

Z zaznavanjem v realnem času in obsežnimi pravili Firebase je mogoče nepooblaščene vnose hitro blokirati. Ta prizadevanja ščitijo celovitost podatkov, hkrati pa zagotavljajo varno analitično okolje. Izvedba teh ukrepov krepi vašo obrambo pred morebitnim izkoriščanjem in povečuje zaupanje v ekosistem vaše aplikacije. 😊