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
Software abierto2023
Material revisado: Metadatos del repositorioRepositorio que documenta a Wordpress Honeypot
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
Software abierto2021
Material revisado: Metadatos del repositorioRepositorio sobre observación de escaneos Log4j; documentación y mantenimiento requieren revisión adicional.
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
Paper2020
Material revisado: Metadatos editorialesRegistro bibliográfico sobre deception personalizado en aplicaciones web. El resumen y los resultados aún requieren lectura.
ApplicationDecoy
Software abierto2020
Material revisado: Metadatos del repositorioRepositorio que documenta python based WordPress honeypot in a docker container
ApplicationHoneypot
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
Software abierto2019
Material revisado: Metadatos del repositorioRepositorio sobre simulación de Drupal; documentación y mantenimiento requieren revisión adicional.
ApplicationHoneypot
Software abierto2019
Material revisado: Metadatos del repositorioRepositorio sobre simulación de Outlook Web Access; documentación y mantenimiento requieren revisión adicional.
ApplicationHoneypot
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