All Your Shops Are Belong to Us: Security Weaknesses in E-commerce Platforms
Notice bibliographique
Résumé
Software as a Service (SaaS) e-commerce platforms for merchants allow individual business owners to set up their online stores almost instantly. Prior work has shown that the checkout flows and payment integration of some e-commerce applications are vulnerable to logic bugs with serious financial consequences, e.g., allowing “shopping for free”. Apart from checkout and payment integration, vulnerabilities in other e-commerce operations have remained largely unexplored, even though they can have far more serious consequences, e.g., enabling “store takeover”. In this work, we design and implement a security evaluation framework to uncover security vulnerabilities in e-commerce operations beyond checkout/payment integration. We use this framework to analyze 32 representative e-commerce platforms, including web services of 24 commercial SaaS platforms and 15 associated Android apps, and 8 open source platforms; these platforms host over 10 million stores as approximated through Google dorks. We uncover several new vulnerabilities with serious consequences, e.g., allowing an attacker to take over all stores under a platform, and listing illegal products at a victim’s store—in addition to “shopping for free” bugs, without exploiting the checkout/payment process. We found 12 platforms vulnerable to store takeover (affecting 41000+ stores) and 6 platforms vulnerable to shopping for free (affecting 19000+ stores, approximated via Google dorks on Oct. 8, 2022). We have responsibly disclosed the vulnerabilities to all affected parties, and requested four CVEs (three assigned, and one is pending review).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».