$lang['tuto'] = "سبق"; ?>$lang['tuto'] = "سبق"; ?>$lang['tuto'] = "سبق"; ?> Firebase ایپس سے BigQuery میں نامعلوم

Firebase ایپس سے BigQuery میں نامعلوم پیکیج کے داخلوں کو حل کرنا

Firebase ایپس سے BigQuery میں نامعلوم پیکیج کے داخلوں کو حل کرنا
Firebase ایپس سے BigQuery میں نامعلوم پیکیج کے داخلوں کو حل کرنا
Daniel Marino
پیر، 6 جنوری، 2025 12:19:05 AM

BigQuery میں غیر متوقع ڈیٹا کے اندراج کو ایڈریس کرنا

19 اکتوبر کو، Android ایپلیکیشنز کے لیے Firebase Crashlytics میں غیر متوقع مسائل کی لہر آنا شروع ہو گئی۔ یہ خرابیاں حیران کن تھیں کیونکہ ان میں نامعلوم پیکجز شامل تھے جو Google Play Console میں دکھائی نہیں دے رہے تھے۔ جب کہ Firebase ٹیم نے اپنے پس منظر میں بنیادی وجہ کو تیزی سے حل کیا، کہانی وہیں ختم نہیں ہوئی۔ 📉

کریش کی خرابیوں کے ٹھیک ہونے کے بعد، ایک اور بے ضابطگی سامنے آئی—BigQuery نے نامعلوم ایپ پیکجز سے انسرٹس وصول کرنا شروع کر دیے۔ Firebase اور GCP دونوں میں SHA سرٹیفکیٹ کی توثیق کو نافذ کرنے کے باوجود، یہ پراسرار سرگرمی برقرار رہی، جس سے ڈویلپرز جوابات کی تلاش میں رہ گئے۔ 🕵️‍♂️

اس رویے کے پیچھے ایک ممکنہ وجہ APK ریورس انجینئرنگ ہے، جہاں حملہ آور جائز درخواستوں کی نقل کرنے کے لیے ایپ کے ترمیم شدہ ورژن بناتے ہیں۔ Firebase کے ساتھ ابتدائی مسائل کو کم کرنے کے بعد بھی، غیر واضح BigQuery انسرٹس نے ڈیٹا کی حفاظت اور غلط استعمال کے بارے میں اہم خدشات کو جنم دیا۔

اس پوسٹ میں، ہم اس بات کا جائزہ لیں گے کہ اس طرح کے پیکجز BigQuery میں ڈیٹا داخل کرنے، ممکنہ کمزوریوں سے پردہ اٹھانے، اور غیر مجاز رسائی کو روکنے کے لیے عملی اقدامات کو دریافت کرنے کے لیے حفاظتی اقدامات کو کیسے نظرانداز کر سکتے ہیں۔ آپ کی ایپ کی اینالیٹکس پائپ لائن کی سالمیت کو برقرار رکھنے اور صارف کا ڈیٹا محفوظ رہنے کو یقینی بنانے کے لیے ایسے مسائل سے نمٹنا ضروری ہے۔ 🔒

حکم استعمال کی مثال
bigquery.query() یہ فنکشن BigQuery ٹیبل کے خلاف SQL استفسار پر عمل کرتا ہے اور نتائج واپس کرتا ہے۔ غیر مجاز پیکیج کے ناموں کی شناخت کے لیے یہ ضروری ہے کہ ان کا ڈیٹاسیٹ میں معروف مجاز پیکجوں کی فہرست سے موازنہ کریں۔
db.reference() فائر بیس ریئل ٹائم ڈیٹا بیس میں کسی مخصوص مقام کا حوالہ بنانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ اس حل میں، اس کا استعمال ایپ پیکیج کے ناموں کو متحرک طور پر بلاک کرنے یا اجازت دینے کے لیے کیا جاتا ہے۔
set() Firebase میں مخصوص ڈیٹا بیس کے حوالے سے ڈیٹا لکھتا ہے۔ یہاں، یہ "blockedPackages" حوالہ میں ان کے نام شامل کرکے غیر مجاز پیکجوں کو بلاک کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔
initializeApp() فائربیس ایڈمن SDK کو شروع کرتا ہے تاکہ بیک اینڈ اسکرپٹس کو فائربیس سروسز کے ساتھ تعامل کرنے کی اجازت دی جائے، جیسے کہ ریئل ٹائم ڈیٹا بیس، متحرک توثیق اور بلاک کرنے کے لیے۔
result() Python میں BigQuery استفسار کے عمل کا ایک حصہ، یہ فنکشن مزید پروسیسنگ کے لیے ترتیب کردہ استفسار کا نتیجہ لاتا ہے، جیسے غیر مجاز پیکیج کے نام نکالنا۔
SELECT DISTINCT ایک SQL کمانڈ استفسار کے اندر BigQuery ڈیٹاسیٹ سے صرف منفرد پیکیج کے ناموں کو بازیافت کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ کوئی ڈپلیکیٹس پروسیس یا بلاک نہ ہوں۔
base64.b64decode() بیس 64 انکوڈ شدہ سٹرنگ کو ڈی کوڈ کرتا ہے۔ یہ کلاؤڈ فنکشن ایونٹ پے لوڈز کو سنبھالنے کے لیے مخصوص ہے جو انکوڈ کیے گئے ہیں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ اسکرپٹ خام ڈیٹا پر کارروائی کر سکے۔
child() Firebase ڈیٹابیس حوالہ کے اندر ایک مخصوص چائلڈ نوڈ بنانے یا نیویگیٹ کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ سٹرکچرڈ اور ٹارگٹڈ اپ ڈیٹس کی اجازت دیتا ہے، جیسے "blockedPackages" نوڈ کے تحت انفرادی بلاک شدہ پیکیج کے ناموں کو شامل کرنا۔
NOT IN ایک SQL آپریٹر جو BigQuery استفسار میں غیر مجاز پیکجوں کی فہرست حاصل کرنے کے دوران مجاز پیکجز کو خارج کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ یقینی بناتا ہے کہ صرف مشتبہ پیکیج کے ناموں پر کارروائی کی جاتی ہے۔
console.error() Node.js میں کنسول میں غلطیوں کو لاگ کرتا ہے۔ یہ غیر متوقع ناکامیوں کے لیے ڈیبگنگ کی معلومات فراہم کرتا ہے، جس سے اسکرپٹ کو مزید مضبوط اور مشکل کا ازالہ کرنا آسان ہو جاتا ہے۔

غیر مجاز BigQuery داخلوں کو دریافت کرنا اور روکنا

پہلے فراہم کردہ اسکرپٹس نے BigQuery میں غیر مجاز ڈیٹا داخل کرنے کے مسئلے سے نمٹنے پر توجہ دی تھی۔ یہ اسکرپٹس مشتبہ پیکیج کی سرگرمی کی نگرانی، تجزیہ اور بلاک کرنے کے لیے Firebase Admin SDK اور Google Cloud's BigQuery API کا استعمال کرتی ہیں۔ Node.js میں لکھا گیا پہلا اسکرپٹ یہ ظاہر کرتا ہے کہ کس طرح BigQuery سے نامعلوم پیکیج کے ناموں کے لیے ان کا موازنہ مجاز پیکجوں کی پہلے سے طے شدہ فہرست سے کیا جائے۔ کے ساتھ ایس کیو ایل استفسار کو انجام دے کر الگ منتخب کریں۔ کمانڈ، اسکرپٹ منفرد پیکیج کے ناموں کو الگ کرتا ہے جو تصدیق شدہ ناموں سے میل نہیں کھاتے ہیں۔ یہ ممکنہ بدمعاش ایپس کی نشاندہی کرنے اور تجزیاتی پائپ لائنوں میں ڈیٹا کی حفاظت کو برقرار رکھنے میں مدد کرتا ہے۔ 🛡️

ایک بار جب غیر مجاز پیکجوں کی شناخت ہو جاتی ہے، اسکرپٹس "بلاک شدہ پیکجز" کی فہرست کو منظم کرنے کے لیے فائر بیس کے ریئل ٹائم ڈیٹا بیس کا استعمال کرتی ہیں۔ یہ استعمال کرتے ہوئے حاصل کیا جاتا ہے۔ db.reference() اور سیٹ() کمانڈز، جو ڈویلپرز کو متحرک طور پر اپنی بلاک لسٹ کو حقیقی وقت میں اپ ڈیٹ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ مثال کے طور پر، جب ایک نامعلوم ایپ پیکج جیسے "com.hZVoqbRXhUWsP51a" کا پتہ چلتا ہے، تو اسے خودکار طور پر بلاک لسٹ میں شامل کر دیا جاتا ہے۔ یہ یقینی بناتا ہے کہ کسی بھی مشتبہ سرگرمی پر تیزی سے نمٹا جائے، آپ کے تجزیات کے بنیادی ڈھانچے کو محفوظ بنانے کے لیے ایک مضبوط میکانزم بنایا جائے۔ اس طرح کے فعال اقدامات استحصال کو روکنے کے لیے بہت اہم ہیں، خاص طور پر اس معاملے میں ریورس انجینئرڈ APKs.

ازگر کا نفاذ اسی طرح کا ورک فلو فراہم کرتا ہے لیکن اس میں مزید تفصیلی ایونٹ ہینڈلنگ، لیوریجنگ فنکشنز شامل ہیں جیسے نتیجہ() استفسار کے نتائج پر کارروائی کرنے کے لیے۔ مثال کے طور پر، حقیقی دنیا کے منظر نامے میں، تصور کریں کہ بچوں کے لیے بنائی گئی ایپ اپنے تجزیاتی ڈیٹا بیس میں کسی نامعلوم گیمنگ پیکج سے اندراجات دیکھنا شروع کر دیتی ہے۔ Python اسکرپٹ کا استعمال کرتے ہوئے، ڈویلپر نہ صرف ناگوار پیکیج کی شناخت کرسکتا ہے بلکہ اس کے ڈیٹا اسٹریمز کو فوری طور پر بلاک بھی کرسکتا ہے۔ اس عمل کو خودکار کرنے سے، ٹیم قیمتی وقت بچاتی ہے اور ڈیٹا بدعنوانی کے خطرات کو کم کرتی ہے۔ 🚀

اضافی سیکیورٹی کے لیے، کلاؤڈ فنکشن کا نفاذ ریئل ٹائم میں BigQuery لاگز کو مانیٹر کرتا ہے۔ جب بھی کوئی مشکوک پیکج ڈیٹا بھیجتا ہے، فنکشن اسے استعمال کرتے ہوئے روکتا ہے۔ base64.b64decode() آنے والے ایونٹ کے پے لوڈز کو ڈی کوڈ کرنے کے لیے۔ یہ طریقہ خاص طور پر ہائی ٹریفک ایپلی کیشنز کے لیے موثر ہے جہاں دستی نگرانی نا ممکن ہے۔ بلاک لسٹ میں غیر مجاز پیکجوں کو خود بخود شامل کرنے سے، یہ حل دھوکہ دہی کی سرگرمیوں سے نمٹنے کے لیے ایک قابل توسیع طریقہ فراہم کرتے ہیں۔ اس طرح کی حکمت عملی اس بات کی مثال دیتی ہے کہ کس طرح جدید ٹولز اہم وسائل کی حفاظت کر سکتے ہیں جبکہ ڈویلپرز کے لیے بہترین کارکردگی اور ذہنی سکون کو یقینی بناتے ہیں۔ 😊

BigQuery میں غیر مجاز ڈیٹا کے اندراج کی تحقیقات

BigQuery ڈیٹا کا تجزیہ کرنے اور نامعلوم پیکجوں کو بلاک کرنے کے لیے Node.js اور Firebase Admin SDK کا استعمال کرتے ہوئے حل

// 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 میں نامعلوم پیکجز کی ریئل ٹائم توثیق کو لاگو کرنا

غیر مجاز ڈیٹا انسرٹس کی شناخت اور بلاک کرنے کے لیے Python اور Google BigQuery API کا استعمال کرتے ہوئے حل

# 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()

جی سی پی فنکشنز کے ذریعے ریئل ٹائم ڈیٹا بلاکنگ کو خودکار بنانا

غیر مجاز پیکجوں کو متحرک طور پر بلاک کرنے کے لیے گوگل کلاؤڈ فنکشنز کا استعمال کرتے ہوئے حل

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)

غیر مجاز رسائی کے خلاف Firebase اور BigQuery سیکیورٹی کو بڑھانا

آپ کے Firebase اور BigQuery پائپ لائنوں کو محفوظ بنانے کا ایک اہم پہلو ان طریقہ کار کو سمجھنا ہے جو حملہ آور کنٹرولز کو نظرانداز کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ ریورس انجینئرڈ APKs اکثر ایپ کے جائز رویے کی نقل کرتے ہوئے BigQuery میں غیر مجاز ڈیٹا داخل کرتے ہیں۔ یہ ایسے ٹولز کا استعمال کرکے حاصل کیا جاتا ہے جو SHA سرٹیفکیٹ کی توثیق جیسے حفاظتی اقدامات کو غیر فعال کرنے کے لیے APK کو ہٹاتے یا اس میں ترمیم کرتے ہیں۔ ایسا کرنے سے، یہ بدمعاش ایپس آپ کے تجزیات کو بے ترتیبی میں ڈالتے ہوئے ڈیٹا بھیجتی ہیں جو مستند معلوم ہوتا ہے لیکن آپ کی اصل ایپ سے نہیں ہے۔ 🔐

ایک اور علاقہ جس کی کھوج کے قابل ہے وہ ہے فائر بیس سیکیورٹی رولز کا استعمال ڈیٹا لکھنے کی کارروائیوں کو تصدیق شدہ ذرائع تک محدود کرنے کے لیے۔ یہ قواعد صارف کی توثیق، ایپ شناخت کنندگان، اور حسب ضرورت ٹوکنز کی بنیاد پر شرائط کو نافذ کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ریئل ٹائم ڈیٹا بیس کے قواعد کو فعال کرنا جو Firestore میں محفوظ کردہ تصدیق شدہ فہرست کے خلاف پیکیج کے ناموں کو کراس چیک کرتے ہیں اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ صرف منظور شدہ ایپس ہی ڈیٹا لکھ سکتی ہیں۔ یہ نقطہ نظر بدنیتی پر مبنی ٹریفک کی نمائش کو کم کرتا ہے اور آپ کے تجزیات کی وشوسنییتا کو بڑھاتا ہے۔ 📊

مزید برآں، لاگنگ اور نگرانی مشکوک سرگرمیوں کی نشاندہی میں اہم کردار ادا کرتی ہے۔ Google Cloud Firebase یا BigQuery پر کی گئی تمام API درخواستوں کو ٹریک کرنے کے لیے کلاؤڈ لاگنگ جیسے ٹولز فراہم کرتا ہے۔ ان لاگز کا استعمال کرتے ہوئے باقاعدہ آڈٹ غیر مجاز ایپس سے پیٹرن یا بار بار کی جانے والی کوششوں کو بے نقاب کر سکتے ہیں، جس سے بروقت مداخلت کی اجازت مل سکتی ہے۔ ایسی حکمت عملیوں کو آپ کی ایپ کی حفاظتی خصوصیات میں وقتاً فوقتاً اپ ڈیٹس کے ساتھ جوڑنا آج کے ڈیجیٹل منظر نامے میں ابھرتے ہوئے خطرات کے خلاف زیادہ جامع دفاع کو یقینی بناتا ہے۔

Firebase اور BigQuery سیکیورٹی کے بارے میں عام سوالات

  1. APKs کی ریورس انجینئرنگ کیا ہے؟
  2. ریورس انجینئرنگ وہ عمل ہے جہاں ایک حملہ آور APK کو اس کے کوڈ کو نکالنے یا اس میں ترمیم کرنے کے لیے ڈی کمپائل کرتا ہے۔ اس سے غیر مجاز ایپس ڈیٹا بھیجنے کا باعث بن سکتی ہیں جو جائز درخواستوں کی نقل کرتی ہیں۔ SHA سرٹیفکیٹ کی توثیق کا استعمال اس خطرے کا مقابلہ کرنے میں مدد کرتا ہے۔
  3. Firebase ڈیٹا تک غیر مجاز رسائی کو کیسے روکتا ہے؟
  4. Firebase ڈویلپرز کو سیکیورٹی رولز سیٹ اپ کرنے کی اجازت دیتا ہے جو ایپ شناخت کنندگان، تصدیقی ٹوکنز، یا غیر تصدیق شدہ ذرائع کو بلاک کرنے کے لیے حسب ضرورت منطق پر مبنی ڈیٹا کی توثیق کرتے ہیں۔
  5. BigQuery نامعلوم ایپس سے ڈیٹا کیوں وصول کر رہا ہے؟
  6. نامعلوم ایپس آپ کی ایپ کے ریورس انجینئرڈ ورژن یا API کالوں کی نقل کرنے والی بدمعاش ایپس ہو سکتی ہیں۔ Firebase اور BigQuery دونوں میں حسب ضرورت تصدیقی منطق کو نافذ کرنے سے اس طرح کے ڈیٹا اندراجات کو روکنے میں مدد مل سکتی ہے۔
  7. میں BigQuery میں مشتبہ سرگرمی کی نگرانی کیسے کر سکتا ہوں؟
  8. گوگل کلاؤڈ میں کلاؤڈ لاگنگ کا استعمال کرتے ہوئے، آپ BigQuery کو کی گئی تمام ڈیٹا کی درخواستوں اور استفسارات کی نگرانی کر سکتے ہیں، مشتبہ سرگرمی میں مرئیت فراہم کر کے اور فوری جوابات کو فعال کر سکتے ہیں۔
  9. Firebase میں SHA سرٹیفکیٹ کیا کردار ادا کرتا ہے؟
  10. SHA سرٹیفکیٹس Firebase سے آپ کی ایپ کی درخواستوں کی تصدیق کرتے ہیں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ ایپ کے صرف منظور شدہ ورژن ہی بیک اینڈ تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ یہ جعلی ایپس سے جعلی درخواستوں کو روکنے کے لیے اہم ہے۔

Firebase اور BigQuery میں ڈیٹا سیکیورٹی کو مضبوط بنانا

Firebase اور BigQuery پائپ لائنوں کو محفوظ کرنے میں ریورس انجینئرڈ APKs اور غیر مجاز ایپ کی درخواستوں جیسی کمزوریوں کو دور کرنا شامل ہے۔ SHA کی توثیق اور لاگنگ میکانزم کو یکجا کر کے، ڈویلپر اپنے تجزیاتی ڈیٹا پر بہتر کنٹرول برقرار رکھ سکتے ہیں۔ فعال نگرانی ایسے خطرات کی شناخت اور ان کو کم کرنے میں اہم کردار ادا کرتی ہے۔ 🛠️

اصل وقت کا پتہ لگانے اور فائر بیس کے جامع قوانین کے ساتھ، غیر مجاز اندراجات کو تیزی سے بلاک کیا جا سکتا ہے۔ یہ کوششیں ڈیٹا کی سالمیت کی حفاظت کرتی ہیں جبکہ ایک محفوظ تجزیاتی ماحول کو یقینی بناتی ہیں۔ ان اقدامات پر عمل درآمد ممکنہ استحصال کے خلاف آپ کے دفاع کو مضبوط کرتا ہے اور آپ کے ایپلیکیشن ایکو سسٹم میں اعتماد کو بڑھاتا ہے۔ 😊

حوالہ جات اور ذرائع
  1. APKs کی ریورس انجینئرنگ اور Firebase سیکیورٹی پر مواد کی بصیرتیں Firebase سپورٹ ٹیم کے ساتھ بات چیت سے حاصل کی گئیں۔ مزید معلومات کے لیے، آفیشل ایشو ٹریکر سے رجوع کریں: گوگل ایشو ٹریکر .
  2. BigQuery انضمام اور غیر مجاز ڈیٹا ہینڈلنگ کے بارے میں تفصیلات پر دستیاب دستاویزات پر مبنی تھیں۔ Google Cloud BigQuery دستاویزات .
  3. Firebase SHA سرٹیفکیٹ کے نفاذ کے بارے میں معلومات اس سے حاصل کی گئی تھی۔ فائر بیس کی توثیق کی دستاویزات .
  4. ڈیٹا سیکیورٹی کو بڑھانے کے لیے Firebase کے ریئل ٹائم ڈیٹا بیس کے اصولوں کو ترتیب دینے کے لیے گائیڈ لائنز تک رسائی حاصل کی گئی۔ فائر بیس ڈیٹا بیس سیکیورٹی کے قواعد .
  5. تجزیاتی پائپ لائنوں میں بدمعاش پیکجوں سے نمٹنے کے لیے مثالیں اور نفاذ کے حوالہ جات گوگل تجزیات برائے ڈویلپرز .