Paper2024
Material revisado: AbstractEste capítulo, según sus autores, examina el uso combinado de modelos de teoría de juegos y modelos fundacionales (FMs) para analizar, diseñar e implementar tácticas de engaño cibernético en los niveles táctico, operacional y estratégico. Propone el enfoque MANSCOL (aprendizaje conjetural neurosimbólico multiagente) para que el defensor prediga comportamientos adversarios y diseñe tácticas de engaño defensivo adaptativas. También discute los retos de aplicar FMs en ciberseguridad.
NetworkAdversary engagementDecoy
Paper2024
Material revisado: AbstractLos autores presentan un método de canal lateral para identificar de forma encubierta honeypots de sistemas de control industrial (ICS) utilizando valores de tiempo de vida (TTL) en el protocolo ICMP. En un estudio de más de 8,000 dispositivos que se presentan como sistemas ICS, comparan su enfoque con métodos existentes de detección de honeypots y describen lo que revela su metodología sobre la población actual de honeypots ICS activos.
OT/ICSNetworkHoneypot
Paper2024
Material revisado: AbstractEste artículo presenta un sistema de prueba de concepto (POC) de engaño cibernético que genera dinámicamente material de decepción basado en el comportamiento observado del atacante durante un ataque simulado en tiempo real. El sistema analiza la interacción del atacante con el material para predecir su motivo, y los autores exploran la posibilidad de ampliarlo para inferir otras características del perfil del atacante, como rasgos psicológicos.
NetworkDecoyAdversary engagement
Paper2024
Material revisado: AbstractEste trabajo en progreso estudia la implementación de estrategias de engaño en profundidad con tres capas lógicas iniciales: red, host y datos. Los autores combinan ideas de engaño militar, orquestación de red, engaño de software, engaño de archivos, honeypots falsos y defensas de objetivo móvil, construyendo un prototipo que será probado en entornos adversarios. Según los autores, el objetivo es mostrar que desplegar un amplio rango de técnicas de engaño puede proteger mejor los sistemas que usar técnicas aisladas, enfocándose en desalentar ataques en lugar de fomentar la interacción activa del atacante.
NetworkEndpointHoneypotDecoy
Paper2023
Material revisado: Texto completoLectura críticaRevisión de requisitos de red necesarios para implementar técnicas de cyberdeception.
NetworkDecoy
Paper2023
Material revisado: AbstractEste artículo propone un método de diseño experimental adaptativo (AD), inspirado en ensayos clínicos aleatorizados, para estudiar relaciones causales entre el diseño de entornos de recolección de datos de intrusión (como honeypots) y los datos observados. Los autores afirman haber realizado el primer despliegue controlado y adaptativo de honeypots para medir cómo una vulnerabilidad SSH afecta la tasa de explotación de servidores, reportando reducciones en tiempo y recursos necesarios.
NetworkHoneypot
Paper2023
Material revisado: AbstractEste trabajo examina técnicas de mitigación del reconocimiento adversario, incluidas estrategias de engaño como los honeypots, y revisa la literatura sobre juegos de engaño desde la perspectiva del modelado del reconocimiento adversario. Los autores destacan aspectos del reconocimiento que, según indican, no han sido capturados adecuadamente en trabajos previos y presentan un modelo basado en teoría de probabilidad para la formación de creencias de los adversarios, ilustrado con ejemplos numéricos.
NetworkHoneypotAdversary engagement
Paper2023
Material revisado: AbstractEste estudio examina cómo distintos costos de sondeo afectan la toma de decisiones de adversarios en un juego de engaño (deception game), usando un modelo IBLT con retroalimentación retardada para simular el comportamiento humano. Según los autores, el sondeo disminuyó levemente al aumentar su costo, mientras que la proporción de ataques se mantuvo relativamente estable. Los autores concluyen que los distintos costos de sondeo no afectan significativamente la proporción de ataques, pero sí tienen un impacto leve sobre la proporción de sondeos.
NetworkHoneypotAdversary engagement
Paper2023
Material revisado: AbstractEste trabajo examina patrones de ataque en un amplio conjunto de datos público de honeypots distribuidos geográficamente, abordando cuestiones metodológicas y construyendo perfiles de comportamiento de atacantes. Según los autores, los resultados muestran que la ubicación de los honeypots ayuda a identificar patrones de ataque y perfiles, y concluyen que no toda la inteligencia recopilada es igualmente valiosa, sugiriendo que un sistema de alerta temprana eficaz puede construirse con solo dos honeypots distribuidos y un servidor de producción.
NetworkHoneypot
Paper2023
Material revisado: AbstractEl trabajo propone un sistema de apoyo a la decisión basado en una red de creencias bayesiana para orientar estrategias de engaño cibernético a partir de un modelo detallado de las creencias del atacante, ilustrado mediante un caso de estudio con datos de identificación pasiva de sistemas operativos. Los autores comparan la precisión de predicción del modelo con una red neuronal artificial secuencial y presentan un algoritmo de engaño para seleccionar un conjunto mínimo de características cuya modificación haría aparecer un sistema operativo distinto.
EndpointNetworkDecoy
Paper2023
Material revisado: AbstractEste trabajo, según sus autores, estudia un juego de Stackelberg entre atacante y defensor sobre grafos de ataque de Active Directory (AD) de gran escala y dinámicos, donde el defensor utiliza honeypots para impedir que el atacante alcance objetivos de alto valor. Los autores proponen una formulación de programación entera mixta (MIP) y un enfoque basado en clustering (dyMIP(m)) para manejar grafos dinámicos a gran escala, mostrando resultados cercanos al óptimo en condiciones realistas.
IdentityNetworkHoneypot
Paper2023
Material revisado: AbstractEste trabajo explora el uso de agentes conversacionales tipo ChatGPT como interfaz dinámica de honeypot, imitando comandos de terminal de Linux, Mac y Windows y herramientas como TeamViewer, nmap y ping. Los autores presentan diez tareas de viabilidad diseñadas para que equipos defensivos simulen interfaces de honeypot con riesgos mínimos, buscando retrasar o entender las tácticas, técnicas y procedimientos de atacantes.
NetworkEndpointHoneypot
Paper2023
Material revisado: AbstractEl trabajo describe el despliegue de un conjunto de detectores honeypot orientados a la investigación para analizar y evaluar el comportamiento de los atacantes. Los autores presentan un esquema de despliegue de honeypots containerizados en la nube que, según señalan, resultan portables, duraderos y sencillos de desplegar y administrar, y describen la monitorización instrumentada de la que obtuvieron datos para inferir la actividad y los propósitos de usuarios maliciosos.
CloudNetworkHoneypotDecoy
Paper2023
Material revisado: Metadatos editorialesRegistro bibliográfico sobre experiencias y opiniones de expertos. El resumen y los resultados aún requieren lectura.
NetworkAdversary engagement
Paper2023
Material revisado: AbstractEl estudio aborda los ataques de ingeniería social, que según los autores explotan la psicología y la falta de concienciación del usuario, y propone un mecanismo automatizado de prevención que combina honeypots con inteligencia artificial y un sistema de prevención de intrusiones. El objetivo declarado es detectar dichos ataques, amenazar al atacante y restringir su sesión para alejar a los usuarios de estas tácticas de manipulación.
NetworkHoneypot
Paper2023
Material revisado: Texto completoLectura críticaPropone un método de simulación para evaluar honeypots y moving target defense en redes.
NetworkHoneypotMoving target defense
Paper2023
Material revisado: AbstractLos autores proponen un método para seleccionar estrategias de engaño en ciberseguridad mediante un modelo de juego Flipit multi-etapa, con el fin de incorporar la temporización de la defensa además de la elección espacial de estrategias. El método construye un modelo de decisión espaciotemporal, introduce un factor de descuento y probabilidades de transición, y emplea un algoritmo de optimización de políticas proximales para calcular estrategias defensivas.
NetworkDecoyMoving target defense
Paper2023
Material revisado: Metadatos editorialesPublicación identificada por DOI sobre inserción de honeytokens con Netfilter; análisis pendiente del texto.
NetworkHoneytoken
Paper2023
Material revisado: AbstractLos autores proponen un enfoque de teoría de juegos para la asignación óptima de honeypots en redes tácticas con conectividad dinámica. Modelan un juego dinámico de dos jugadores que considera la evolución futura de la red, buscando maximizar la probabilidad de que el atacante caiga en un honeypot mientras se minimizan los costos de reconfiguración. Presentan un algoritmo iterativo para encontrar estrategias de equilibrio de Nash y evalúan su escalabilidad mediante simulaciones.
NetworkHoneypotDecoy
Paper2023
Material revisado: AbstractEsta tesis presenta una solución de honeypot para investigar actividades maliciosas en el entorno heiCLOUD, mostrando según el autor un aumento significativo de ataques. Se propone un nuevo concepto para detectar fugas en el firewall en zonas de red restringidas, así como un método para la detección de honeypots a nivel de transporte desde la perspectiva del atacante. Además, se presenta un servidor OpenSSH personalizado como instancia intermediaria para mitigar estos esfuerzos.
CloudNetworkHoneypotAdversary engagement
Paper2023
Material revisado: AbstractEste informe revisa los conceptos y tipos de honeypots, que las organizaciones usan como redes señuelo para atraer a atacantes, y discute los retos de su despliegue junto con ventajas y desventajas.
NetworkHoneypotDecoy
Paper2023
Material revisado: AbstractLos autores proponen un método basado en aprendizaje profundo para generar flujos de tráfico sintético de dispositivos IoT que imiten tráfico real, con el fin de mejorar los honeypots IoT frente a la detección por atacantes. Según el resumen, el generador supera a enfoques previos en indistinguibilidad del tráfico real.
IoTNetworkHoneypotDecoy
Paper2023
Material revisado: Metadatos editorialesRegistro bibliográfico sobre engaño frente a ataques autónomos. El resumen y los resultados aún requieren lectura.
NetworkDecoy
Paper2023
Material revisado: AbstractLos autores proponen un marco de planificación para generar una estrategia defensiva que guíe de forma encubierta a un atacante hacia un estado trampa, formulando el problema como un MDP con descuento a horizonte infinito, cuya política óptima constituye la estrategia del defensor. Según el resumen, esta formulación resulta aplicable a sistemas como honeypots o honeynets, y los autores informan haber evaluado empíricamente los méritos de su propuesta.
NetworkHoneypotAdversary engagement