Вирішення невідомих вставок пакетів у BigQuery з програм Firebase

Розслідування несанкціонованого вставлення даних у BigQuery

Рішення з використанням Node.js і Firebase Admin SDK для аналізу даних BigQuery та блокування невідомих пакетів

// 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);

Впровадження перевірки невідомих пакетів у реальному часі в BigQuery

Рішення, що використовує Python і Google BigQuery API для ідентифікації та блокування несанкціонованих вставок даних

# 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()

Автоматизація блокування даних у реальному часі за допомогою функцій GCP

Рішення з використанням Google Cloud Functions для динамічного блокування неавторизованих пакетів

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)

Поширені запитання про безпеку Firebase і BigQuery

1. Що таке зворотне проектування APK?
2. Зворотне проектування – це процес, у якому зловмисник декомпілює APK, щоб видобути або змінити його код. Це може призвести до того, що неавторизовані програми надсилатимуть дані, які імітують законні запити. Використання перевірки сертифіката SHA допомагає протистояти цій загрозі.
3. Як Firebase запобігає неавторизованому доступу до даних?
4. Firebase дозволяє розробникам налаштовувати Правила безпеки, які перевіряють записи даних на основі ідентифікаторів програм, маркерів автентифікації або спеціальної логіки для блокування неперевірених джерел.
5. Чому BigQuery отримує дані від невідомих програм?
6. Невідомі додатки можуть бути версією вашого додатка або фальшивими додатками, що імітують виклики API. Застосування спеціальної логіки перевірки у Firebase і BigQuery може допомогти зупинити такі записи даних.
7. Як я можу відстежувати підозрілу активність у BigQuery?
8. Використовуючи Cloud Logging у Google Cloud, ви можете відстежувати всі запити даних і запити, зроблені до BigQuery, забезпечуючи видимість підозрілої активності та забезпечуючи швидкі відповіді.
9. Яку роль відіграє сертифікат SHA у Firebase?
10. Сертифікати SHA автентифікують запити вашої програми до Firebase, гарантуючи, що лише схвалені версії програми мають доступ до серверної частини. Це важливо для запобігання підробленим запитам від підроблених програм.

Посилення безпеки даних у Firebase і BigQuery

Захист конвеєрів Firebase і BigQuery передбачає усунення таких вразливостей, як файли .apk зі зворотним проектуванням і неавторизовані запити програм. Поєднуючи перевірку SHA та механізми журналювання, розробники можуть підтримувати кращий контроль над своїми аналітичними даними. Проактивний моніторинг відіграє вирішальну роль у виявленні та зменшенні таких ризиків. 🛠️

Завдяки виявленню в реальному часі та комплексним правилам Firebase можна швидко заблокувати несанкціоновані входи. Ці зусилля захищають цілісність даних, одночасно забезпечуючи безпечне аналітичне середовище. Впровадження цих заходів зміцнить ваш захист від потенційної експлуатації та підвищить довіру до екосистеми вашої програми. 😊