Paper2018
Material revisado: AbstractEl trabajo presenta una visualización en panel a partir de datos de registro de un honeypot del campus AWN conectado a IHP (Kemkominfo) Jakarta en una red de servicios de computación en nube pública, con el fin de categorizar marcas de tiempo. El método de agrupamiento K-means se emplea para clasificar los ataques en franjas horarias (mañana, mediodía y noche, según la hora de Indonesia Occidental) y para identificar los puertos 21, 80, 135 y 445 afectados por ataques DDoS, con la expectativa de apoyar la monitorización y la anticipación de vulnerabilidades.
CloudNetworkHoneypot
Paper2018
Material revisado: AbstractLos autores proponen un marco de juego estocástico parcialmente observable para modelar interacciones entre un defensor con observabilidad total y un infiltrador con observabilidad parcial en ciberseguridad. Formulan el problema de encontrar una estrategia de engaño que minimice el costo esperado como un programa lineal entero mixto robusto, y presentan un método escalable basado en procesos de decisión de Markov paramétricos para calcular estrategias de infiltración de memoria finita. Ilustran el enfoque en un modelo de seguridad de red.
NetworkAdversary engagementMoving target defense
Paper2018
Material revisado: Metadatos editorialesRegistro bibliográfico sobre modelado visual de deception. El resumen y los resultados aún requieren lectura.
NetworkDecoy
Paper2017
Material revisado: Texto completoLectura críticaTaxonomía basada en teoría de juegos que distingue varios tipos de engaño defensivo.
NetworkMoving target defenseHoneytoken
Paper2017
Material revisado: Metadatos editorialesRegistro bibliográfico sobre lógica probabilística de deception. El resumen y los resultados aún requieren lectura.
NetworkDecoy
Paper2017
Material revisado: AbstractLos autores describen el despliegue de una red de honeypots SSH de interacción baja y alta en tres regiones geográficas de un entorno de nube pública, con el propósito de recopilar inteligencia sobre amenazas y obtener indicadores de compromiso adaptados a las plataformas de e-learning. Los registros recolectados se analizan mediante servidores colectores y analizadores de registros que convierten los datos en paneles de control en tiempo real, con el fin de entender las tácticas de los atacantes según zonas horarias y ubicaciones geográficas y ayudar al sector educativo a prepararse frente a amenazas emergentes.
CloudNetworkHoneypot
Paper2017
Material revisado: AbstractEste artículo examina el uso de datos de honeypots para la concienciación y formación en seguridad de la información de los empleados. Según los autores, se desplegaron dos honeypots en una universidad privada en Singapur y se analizaron los datos resultantes. A partir de la Teoría de las Actividades Rutinarias, proponen un modelo conceptual de formación denominado EASY (Engaging Stakeholders, Acceptable Behavior, Simple Teaching method, Yardstick) para diseñar programas de concienciación en seguridad.
NetworkIdentityHoneypot
Paper2017
Material revisado: AbstractEste artículo estudia un escenario en el que un defensor usa honeynets para la defensa activa y observar a un atacante que ha penetrado la red. Los autores proponen un proceso de decisión de Markov de horizonte infinito sobre un espacio de estados continuo para modelar cuándo expulsar al atacante tras recolectar información, y analizan la robustez de esta política mediante un juego de Stackelberg, con simulaciones en una red conceptual.
NetworkHoneypotAdversary engagement
Paper2017
Material revisado: AbstractEste trabajo propone SIPHON, una arquitectura de honeypots físicos de alta interacción escalable para dispositivos IoT. Según los autores, el diseño emplea 'wormholes' distribuidos geográficamente para exponer pocos dispositivos físicos bajo múltiples direcciones IP de Internet. Los autores describen un experimento a gran escala con dispositivos reales (cámaras IP, un NVR y una impresora IP) desplegados en varias ciudades y países, registrando tráfico e intentos de inicio de sesión durante dos meses.
IoTNetworkHoneypot
Paper2017
Material revisado: Metadatos editorialesRegistro bibliográfico sobre tecnologías habilitadoras de deception. El resumen y los resultados aún requieren lectura.
NetworkDecoy
Paper2017
Material revisado: AbstractA partir de una colaboración con AWN University y el Indonesia Honeypot Project (IHP) del Ministerio de Comunicaciones e Informática, los autores describen el uso de una honeynet para proteger y monitorear redes de computación en la nube públicas, y el análisis de su datalog mediante un enfoque de k-means para perfilar ataques DDoS según la marca de tiempo registrada en los datos.
CloudNetworkHoneypot
Paper2017
Material revisado: AbstractLos autores proponen una herramienta de gestión versátil de honeynets virtuales para facilitar el despliegue de tipos heterogéneos de honeypots mediante una configuración dinámica que se adapta a entornos de red cambiantes. El objetivo es apoyar la investigación del comportamiento malicioso cuando faltan plataformas generales para gestionar honeynets versátiles.
NetworkHoneypot
Paper2016
Material revisado: AbstractEste trabajo, según sus autores, ofrece una revisión extensa sobre honeypots, abarcando tanto el software disponible como las metodologías empleadas para analizar los datos recolectados por estos sistemas.
NetworkHoneypot
Paper2016
Material revisado: Metadatos editorialesRegistro bibliográfico sobre un sistema adaptativo de deception. El resumen y los resultados aún requieren lectura.
NetworkDecoy
Paper2016
Material revisado: AbstractLos autores proponen una técnica de detección de denegación de servicio distribuida (DDoS) basada en colonias de hormigas que emplea honeypots virtuales itinerantes junto con una arquitectura segura multinivel para recopilar información sobre intrusos en distintos niveles de la red y limitar la propagación del área afectada. La detección se apoya en la optimización por colonia de hormigas, usando el depósito de feromona en la zona considerada, y en una tabla de registro de IP multinivel, con el objetivo de reducir la sobrecarga de tráfico y el desperdicio de ancho de banda.
NetworkHoneypotMoving target defense
Paper2016
Material revisado: AbstractLos autores proponen un marco estadístico para analizar rigurosamente datos de ataques cibernéticos capturados por honeypots, basado en el concepto de proceso estocástico de ciberataque. Según el estudio de caso presentado, los datos de un honeypot de baja interacción exhiben dependencia de largo alcance, lo que según los autores permitiría predecir tasas de ataque con buena precisión.
NetworkHoneypot
Paper2016
Material revisado: Texto completoLos autores registraron 180.581 IP visitantes y 481.521 intentos de descarga, reunieron manualmente 106 binarios y describieron cinco familias de malware.
IoTNetworkHoneypot
Paper2016
Material revisado: AbstractEl trabajo propone un modelo ontológico para identificar los tipos de ataques más comunes a partir del uso de honeynets, y plantea su implementación en escenarios de trabajo. Su propósito es facilitar la toma de decisiones sobre la ubicación de elementos y componentes informáticos en una organización.
NetworkHoneypot
Paper2016
Material revisado: AbstractSegún los autores, este artículo describe un algoritmo automatizado diseñado para detectar ataques antes de que ocurran y reducir las tasas de falsos positivos y negativos, utilizando datos de tráfico malicioso capturados mediante una red distribuida de honeypots.
NetworkHoneypot
Paper2016
Material revisado: AbstractEl artículo presenta una arquitectura que amplía un sistema previo de seguimiento de las direcciones IPv6 descartadas por nodos MT6D, añadiendo automatización e integración con base de datos. Según los autores, la solución puede desplegar bajo demanda un honeypot en un contenedor LXC a partir de patrones de tráfico observados en una dirección descartada, y permite que un host MT6D consulte la base de datos sobre la actividad de sus direcciones cedidas como objeto JSON para ajustar los parámetros del esquema MT6D; los autores informan de un proof-of-concept y de un análisis de viabilidad y escalabilidad.
NetworkHoneypotMoving target defense
Paper2015
Material revisado: AbstractLos autores proponen un modelo de teoría de juegos para el diseño de mecanismos de defensa basados en engaño, aplicado específicamente a honeypots en defensa de redes. Analizan juegos de 'cheap-talk' y una versión extendida con evidencia, donde el receptor puede detectar el engaño con cierta probabilidad. Según los autores, el modelo generaliza juegos de señalización tradicionales y de información completa, mostrando numéricamente que la detección de engaño puede eliminar equilibrios en estrategias puras.
NetworkHoneypotAdversary engagement
Paper2015
Material revisado: AbstractLos autores describen los honeypots como mecanismo de seguridad que atrae y desvía a atacantes, registra bytes de red y correlaciona datos para localizar el origen del ataque. Presentan tipos y usos de honeypots e introducen Kerberos, concluyendo con líneas de trabajo futuras.
NetworkHoneypot
Paper2014
Material revisado: AbstractLos autores proponen una colaboración entre sistemas de detección de intrusos (IDS) de red y honeypot, junto con un mecanismo para corregir firmas (signatures) a partir del análisis del honeypot, con el fin de reducir alertas erróneas y mejorar la detección de ataques de día cero. En quince escenarios de ataque evaluados, los autores informan que este enfoque redujo las alertas falsas y los ataques de día cero en un 85%.
NetworkHoneypot
Paper2013
Material revisado: AbstractEl artículo formula un escenario de ataque-defensa como un modelo matemático en el que el defensor aplica mecanismos de defensa proactivos y reactivos contra atacantes con distintas estrategias, suponiendo que los atacantes tienen información incompleta y conocimiento imperfecto de la red objetivo. Los autores informan que, según sus resultados experimentales, una estrategia proactiva resulta adecuada frente a atacantes agresivos bajo circunstancias de "winner takes all", mientras que una estrategia reactiva funciona mejor contra atacantes menos agresivos bajo circunstancias de "fight to win or die".
NetworkCloudHoneypot