Paper2025
Material revisado: AbstractEste trabajo, según sus autores, propone un paradigma de defensa llamado 'ataque como defensa' contra ataques de extracción de modelos. Introducen HoneypotNet, un método que reemplaza la capa de clasificación del modelo víctima por una capa trampa (honeypot) ajustada mediante optimización bi-nivel para envenenar la salida de cualquier modelo sustituto entrenado con ella, manteniendo el rendimiento original.
ApplicationHoneypotDecoy
Paper2025
Material revisado: Página públicaLos autores describen un sistema web de reserva de aulas en el que implementan un campo oculto tipo honeypot en el formulario de reserva: invisible para personas, pero rellenable por bots, de modo que las solicitudes con ese campo completado se rechazan.
ApplicationDecoy
Paper2025
Material revisado: AbstractLos autores presentan Koney, un operador de Kubernetes que orquesta la implementación de tecnología de engaño cibernético mediante documentos de política de engaño descritos como código. Utilizando tecnologías cloud-native como mallas de servicio y eBPF, el sistema agrega trampas a aplicaciones contenedorizadas sin acceso al código fuente, facilitando la configuración, rotación, monitoreo y eliminación de trampas, con énfasis en mantenibilidad, escalabilidad y simplicidad operativa.
CloudApplicationDecoyAdversary engagement
Paper2025
Material revisado: AbstractLos autores presentan ShadowKube, un marco de defensa activa para Kubernetes que combina el monitoreo de comportamiento con honeypots señuelo para detectar y neutralizar conductas anómalas. El enfoque establece líneas base de comportamiento para identificar desviaciones y convierte los nodos comprometidos en honeypots, con el propósito declarado de aislar y atrapar a los atacantes en ataques dirigidos a la orquestación de contenedores.
CloudApplicationHoneypotDecoy
Paper2025
Material revisado: Página públicaLos autores revisan la ingeniería social y describen, entre otras defensas, honeypots que simulan interacción humana, como respuestas de correo o interacciones de chatbot, para atraer y registrar intentos de ataque.
NetworkApplicationHoneypot
Paper2024
Material revisado: AbstractLos autores abordan la dificultad de que las implementaciones tradicionales de honeypots sean eludidas por atacantes avanzados como los grupos APT, y proponen diseñar y desplegar una red de honeypots personalizada basada en técnicas de camuflaje adaptativo. El trabajo describe la orquestación de una red de honeypots de comportamiento orientada a tres grupos APT, con rutas de ataque alineadas con sus tácticas, técnicas y procedimientos, e incluye una aplicación de chat camuflada desplegada durante 100 días; según el resumen depositado, el sistema registró 13.906.945 impactos de 4.238 direcciones IP únicas y permitió categorizar a los atacantes.
NetworkApplicationHoneypotDecoy
Paper2024
Material revisado: Texto completoRegistro bibliográfico sobre deception en capa de aplicación. El resumen y los resultados aún requieren lectura.
ApplicationDecoy
Paper2024
Material revisado: AbstractEste trabajo, según sus autores, presenta IndisUAT, un nuevo método para generar disparadores adversarios universales (UAT) en modelos de PLN que evade DARCY, una defensa basada en el concepto de honeypot que coloca múltiples trampillas para detectar ejemplos adversarios. Los autores afirman que IndisUAT crea ejemplos cuya distribución de características es indistinguible de la de ejemplos benignos, reduciendo la eficacia de detección de DARCY y de otras defensas en varios modelos.
ApplicationHoneypot
Paper2024
Material revisado: AbstractEstudio piloto que explora un honeypot basado en decepción y aprendizaje profundo, integrado mediante un enfoque de inyección en servidores web, con el propósito de reducir brechas de seguridad y detectar actividades intrusivas dirigidas a malware. Los autores reportan capacidades de identificación mientras el sistema aprende y defiende un sistema de usuario.
ApplicationHoneypot
Paper2024
Material revisado: AbstractAporte del editorPreprint de Pacheco y Staino que propone un proceso cíclico y minimalista de deception y presenta DOLOS-T como herramienta abierta para experimentarlo.
NetworkApplicationDecoyAdversary engagement
Paper2023
Material revisado: AbstractLos autores proponen un marco que combina defensa de blanco móvil (MTD), engaño y control de acceso basado en atributos (ABAC) para dificultar el acceso no autorizado por parte de insiders. Introducen el concepto de atributos correlacionados en ABAC y generan políticas mutadas a partir de ellos. Según los autores, la evaluación muestra que el marco identifica atributos correlacionados y produce políticas mutadas adecuadas sin afectar la usabilidad del sistema.
IdentityApplicationMoving target defenseAdversary engagement
Paper2023
Material revisado: AbstractEl artículo de Adam Putra y Ade Eviyanti aborda la seguridad de las entradas de formularios en sitios web frente a ataques de inyección SQL, y describe el método honeypot como un sistema o computadora que se usa deliberadamente como señuelo para atraer a los atacantes. Los autores presentan este método como una forma de prevenir ataques a la seguridad de sitios web.
ApplicationHoneypot
Paper2023
Material revisado: AbstractLos autores investigan el uso de ChatGPT para generar respuestas automáticas a correos de estafadores, con el objetivo de hacerles perder tiempo y recursos mediante comunicaciones pointless. Según el resumen, resultados preliminares muestran que ChatGPT puede engañar (decoy) a los estafadores.
ApplicationDecoyAdversary engagement
Paper2023
Material revisado: AbstractLos autores proponen un procedimiento de ajuste fino resistente a puertas traseras para modelos de lenguaje preentrenados, integrando un módulo 'honeypot' diseñado para absorber exclusivamente la información de puertas traseras presente en muestras de entrenamiento envenenadas. Según los autores, al penalizar la información capturada por este módulo durante el ajuste fino, se reduce la tasa de éxito de ataques de puerta trasera en comparación con métodos previos.
ApplicationHoneypot
Paper2022
Material revisado: Página públicaEl artículo describe una arquitectura de honeypots que combina captación en redes sociales, sitios web señuelo y mensajes de advertencia para estudiar la prevención de la explotación infantil en línea. Los autores documentan estudios educativos con contenido legal, sin alojar material de explotación infantil.
ApplicationHoneypot
Paper2022
Material revisado: Texto completoEl prototipo identificó 14 de los 20 tipos estudiados en la configuración descrita. Los autores señalan posibles falsos positivos y describen tipos que la herramienta no cubre.
ApplicationIdentityHoneytoken
Paper2022
Material revisado: AbstractEl artículo aborda la detección de intrusiones y la seguridad en entornos de nube, y propone el uso de honeypots para desviar tráfico malicioso. Los autores describen la implementación del concepto de honeypot en una aplicación para compartir archivos desplegada en un servidor en la nube, con el fin de detectar ataques y mejorar la seguridad.
CloudApplicationHoneypot
Paper2022
Material revisado: Página públicaEl artículo propone un marco de detección de intrusiones que combina CAPTCHA, honeypots y aprendizaje supervisado. Los honeypots se integrarían en un sitio web para atraer software malicioso, y el diagrama esboza páginas señuelo realistas y campos trampa.
ApplicationNetworkHoneypotDecoy
Paper2022
Material revisado: AbstractEste trabajo modela los enfrentamientos entre atacante y defensor como juegos de Markov para comprender comportamientos adversarios humanos y optimizar la estrategia defensiva. Los autores validan su enfoque mediante un entorno Capture-The-Flag (CTF) y estudios con usuarios de distintos niveles de habilidad. Según los autores, los engaños a nivel de aplicación resultan una estrategia de mitigación óptima frente a ataques dirigidos, superando a maniobras defensivas clásicas, y presentan un análisis del comportamiento atacante al quedar atrapado en un entorno honeypot embebido.
ApplicationHoneypotAdversary engagement
Paper2021
Material revisado: AbstractLos autores proponen un honeypot de aplicación web de baja interacción, adaptativo y dinámico que imita vulnerabilidades mediante eventos HTTP, utilizando las herramientas SNARE y TANNER para generar la superficie de ataque y analizar/clasificar las solicitudes recibidas, según se describe en el resumen.
ApplicationHoneypot
Paper2021
Material revisado: AbstractLos autores describen el uso de un honeypot instalado en un servidor como detector de ataques, cuyos registros se exponen mediante una API REST construida con el framework Django y una base de datos MongoDB, para que una aplicación Android permita conocer si hay un ataque en el servidor y bloquear la dirección IP del atacante. El trabajo se plantea en el contexto de la seguridad de redes y del seguimiento de ataques a un recurso.
NetworkApplicationHoneypot
Paper2020
Material revisado: AbstractSegún los autores, este trabajo presenta un ataque que rompe parcialmente una defensa basada en 'honeypots' insertados en redes neuronales para detectar ataques adversariales. Reportan que redujeron la tasa de detección de verdaderos positivos al 0% y el AUC de detección a 0.02, manteniendo los límites originales de distorsión, y mencionan que los autores de la defensa original la modificaron posteriormente para mitigar el ataque.
ApplicationHoneypotAdversary engagement
Paper2020
Material revisado: AbstractSegún el resumen, los autores proponen DARCY, un marco de defensa basado en el concepto de honeypot adaptado del ámbito de ciberseguridad, para detectar ataques adversariales textuales conocidos como Universal Trigger. DARCY inserta múltiples trampas (trapdoors) en un modelo de red neuronal para atraer y detectar dichos ataques, reportando altas tasas de detección en experimentos con cuatro conjuntos de datos públicos.
ApplicationHoneypotDecoy
Paper2020
Material revisado: Metadatos editorialesRegistro bibliográfico sobre un framework adaptable de deception. El resumen y los resultados aún requieren lectura.
ApplicationDecoy