Paper2020
Material revisado: Metadatos editorialesRegistro bibliográfico sobre deception personalizado en aplicaciones web. El resumen y los resultados aún requieren lectura.
ApplicationDecoy
Paper2020
Material revisado: AbstractLos autores describen cómo, mediante experimentos, evaluaron un mecanismo de defensa basado en el honeypot de baja interacción HoneyPy frente a ataques Slowloris contra un servidor web Apache. Según el resumen depositado, los paquetes dirigidos al servidor se descartan en su mayoría y se redirigen al honeypot sin conocimiento del atacante, lo que reduce los ataques que llegan al servidor web.
NetworkApplicationHoneypot
Paper2019
Material revisado: AbstractEste trabajo, según sus autores, propone AnonTokens, un enfoque que aplica el concepto de honeytokens al dominio de la privacidad de datos para rastrear ataques de re-identificación. Se insertan registros señuelo con alto riesgo de re-identificación en conjuntos de datos anonimizados para detectar usuarios maliciosos. Los autores evalúan su propuesta con conjuntos de datos poblacionales a gran escala.
ApplicationHoneytokenDecoy
Paper2019
Material revisado: AbstractLos autores proponen un modelo de identificación automática basado en el algoritmo de bosque aleatorio, con tres grupos de características (de capa de aplicación, de capa de red y del sistema), para comprobar de forma remota si un servidor ejecuta un servicio de honeypot. Los conjuntos de datos del experimento se recopilan de plataformas públicas conocidas y, según los autores, el modelo alcanzó un valor AUC de 0,93.
NetworkApplicationHoneypot
Paper2019
Material revisado: AbstractEste trabajo, según el resumen, presenta técnicas de inferencia para detectar fraude de clics orgánico en redes de publicidad. Los autores señalan que los sistemas de detección de malware, incluidos los honeypots, fallan en detener aplicaciones de fraude de clics, y proponen dos defensas: una basada en la detección de reutilización de clics (mimicry defence) y otra basada en la inyección de clics señuelo (bait-click defence) para activar comportamientos fraudulentos.
NetworkApplicationHoneypotDecoy
Paper2019
Material revisado: AbstractSegún el resumen, los autores realizaron el primer estudio sistemático de un ataque que roba criptomonedas mediante endpoints JSON-RPC desprotegidos en nodos de Ethereum. Diseñaron e implementaron un honeypot para capturar ataques reales durante seis meses, recopilando millones de solicitudes y analizando el comportamiento y las ganancias de los atacantes.
NetworkApplicationHoneypot
Paper2018
Material revisado: AbstractLos autores presentan 'ProfileGen', un método para generar automáticamente perfiles honeypot realistas en redes sociales profesionales, con el fin de atraer a actores maliciosos en redes sociales en línea. Según reportan, una evaluación con expertos confirmó que los perfiles generados resultan indistinguibles de los reales.
IdentityApplicationHoneypot
Paper2018
Material revisado: AbstractEste trabajo describe el diseño e implementación de un laboratorio de análisis de malware basado en tecnología de honeypots en un entorno controlado, con el fin de estudiar las técnicas empleadas por los atacantes y analizar incidentes de seguridad. Los autores también diseñaron una interfaz de administración para controlar y analizar la información recopilada, y probaron el sistema durante varias semanas para reunir estadísticas sobre los ataques y sus responsables.
NetworkApplicationHoneypot
Paper2015
Material revisado: AbstractEl estudio propone una estrategia de implementación genérica para honeytokens desplegados dentro de un sistema de gestión de bases de datos, empleando el paradigma orientado a aspectos para contener la amenaza interna. Los autores prueban este enfoque mediante un prototipo de prueba de concepto en AspectJ y reflexionan sobre los desafíos de diseño e implementación que conlleva el despliegue de honeytokens.
ApplicationHoneytoken
Paper2015
Material revisado: Página públicaEste artículo examina cuestiones éticas en el estudio de actividad maliciosa en redes sociales mediante honeypots sociales combinados con engaño. Su propósito es aclarar cómo esta área encaja en la investigación con sujetos humanos y si los investigadores deberían buscar métodos sin engaño.
ApplicationHoneypot
Paper2014
Material revisado: AbstractEl estudio presenta un análisis comparativo de métodos de promoción de páginas de Facebook mediante anuncios y servicios de 'like farms'. Los autores despliegan páginas honeypot, las promocionan por ambos métodos y analizan las características demográficas, temporales y sociales de los likes obtenidos. Según los autores, se identifican diferencias en el comportamiento de distintas granjas de likes, algunas operadas por bots y otras imitando usuarios reales.
ApplicationHoneypot
Paper2012
Material revisado: AbstractEste trabajo, según el resumen de los autores, aborda el problema de los check-ins falsos en redes sociales basadas en localización (LBSN). Los autores proponen y analizan una solución basada en venues señuelo (honeypot), combinada con un esquema de desafío-respuesta, para detectar usuarios que generan información espacial fraudulenta.
ApplicationHoneypot
Paper—
Material revisado: AbstractLa tesis propone un marco de autenticación que combina autenticación de múltiples factores con técnicas de engaño basadas en honeytokens. Describe tres arquitecturas sucesivas: honeytokens estáticos para detectar credenciales comprometidas, el mecanismo 2FHA que combina contraseñas de un solo uso (Google Authenticator) con honeytokens, y una arquitectura final con honeytokens vinculados a la sesión, auditoría basada en blockchain y contratos inteligentes en Ethereum.
IdentityApplicationHoneytokenDecoy