Paper2021
Material revisado: AbstractSegún los autores, este artículo propone un enfoque para generar actividad de usuario realista en sistemas de TI, combinando métodos deterministas y de aprendizaje profundo mediante un agente externo instrumentado en cada máquina. El objetivo es mejorar la credibilidad de plataformas de análisis de atacantes, como los honeynets, y facilitar la creación de escenarios coherentes.
NetworkEndpointHoneypotAdversary engagement
Paper2021
Material revisado: AbstractEl artículo propone un método de defensa inteligente para amenazas desconocidas en terminales móviles basado en tecnología honeypot, según lo depositado por los autores. El enfoque busca inducir a los intrusos a atacar el terminal honeypot para retrasar el ataque al objetivo real y monitorizar, recopilar y analizar el comportamiento de ataque.
IoTEndpointHoneypot
Paper2021
Material revisado: AbstractLos autores proponen RRPOT, un sistema honeypot que combina un honeypot nativo con un marco de grabación y reproducción (RnR) de máquina virtual, con el fin de posponer el análisis que consume tiempo a la etapa de reproducción y permitir así un análisis de grano fino. El sistema incorpora mecanismos de grabación y reproducción bajo demanda para reducir los costos de rendimiento y almacenamiento y mejorar la eficiencia de la reproducción, según lo descrito en el resumen depositado.
Honeypot
Paper2021
Material revisado: AbstractEste trabajo estudia el ecosistema de ataques de amplificación DNS mediante una metodología de detección pasiva en puntos de intercambio de Internet (IXPs), combinada con otras fuentes de medición. Según los autores, los IXPs y los honeypots observan en gran medida conjuntos distintos de ataques, y el estudio analiza la efectividad de los ataques observados y el comportamiento de una entidad atacante dominante.
NetworkHoneypot
Paper2021
Material revisado: AbstractEl estudio, atribuido a los autores, examina registros de Cowrie Honeypot para orientar la mejora de firmas de reglas de Snort frente a ataques de fuerza bruta. Snort actúa como sistema de prevención de intrusiones y Cowrie como herramienta de investigación del comportamiento anómalo durante esos ataques; los autores reportan tiempos de procesamiento en microsegundos al hacer coincidir paquetes en ataques Hydra, Medusa y Ncrack.
NetworkHoneypot
Paper2021
Material revisado: Texto completoRevisión histórica de honeypots, honeytokens y moving target defense entre fines de los años 1980 y 2021.
NetworkEndpointHoneypotHoneytoken
Paper2021
Material revisado: AbstractLos autores describen el uso de datos de una honeynet y series temporales para predecir ataques SSH, incluyendo la actividad general y la de regiones geográficas específicas. Emplean ARIMA, SARIMA, GARCH y Bootstrapping con datos reales, y presentan la viabilidad, precisión y utilidad de cada enfoque para distintas áreas de seguridad informática.
NetworkHoneypot
Paper2021
Material revisado: AbstractLos autores presentan un ecosistema de honeypots de IoT de múltiples fases que incrementa gradualmente la sofisticación de la interacción con adversarios, incluyendo un honeypot de baja interacción para cámaras. Según el resumen, usaron análisis de datos para agrupar comportamientos de ataque observados durante más de tres años con el fin de identificar objetivos y patrones de los atacantes.
IoTHoneypot
Paper2020
Material revisado: AbstractEl artículo describe un honeypot basado en inteligencia computacional cuyo propósito es descubrir y predecir intentos de ataque de fingerprinting mientras interactúa con atacantes. Según los autores, el sistema emplea análisis de componentes principales y un sistema de inferencia difusa, y fue probado contra cinco herramientas de fingerprinting: Nmap, Xprobe2, NetScanTools Pro, SinFP3 y Nessus.
NetworkHoneypot
Paper2020
Material revisado: AbstractEste trabajo describe los esfuerzos iniciales de los autores para construir un ecosistema de honeypots destinado a recopilar y analizar datos de ataques reales contra dispositivos IoT. Según el resumen, desarrollan un enfoque multifásico que incrementa gradualmente la sofisticación de honeypots de baja interacción, desplegados tanto localmente como en la nube, incluyendo un honeypot específico para cámaras IoT llamado Honeycamera. Los autores indican que observaron atacantes dirigiéndose explícitamente a dispositivos IoT, con algunas actividades que parecen involucrar interacción humana directa.
IoTHoneypot
Paper2020
Material revisado: AbstractLos autores extienden el modelo de juego de señalización a un modelo bidireccional que representa la confrontación entre defensor y atacante, definen formalmente el modelo y proponen un algoritmo para identificar el equilibrio bayesiano refinado. A partir de los beneficios calculados, analizan la elección de estrategias y realizan una simulación para evaluar el modelo, con el objetivo de examinar el uso de defensas con engaño, como los honeypots, para mejorar la seguridad en redes IoT.
IoTHoneypot
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: AbstractEste artículo propone un marco para prevenir ataques de ransomware combinando blockchain, honeypot y computación en la nube y en el borde. Los autores plantean que el marco se analiza principalmente sobre dispositivos IoT, con una posible generalización a otros tipos de malware.
IoTCloudHoneypot
Paper2020
Material revisado: AbstractEl artículo describe cómo las deficiencias de configuración y la falta de conciencia de seguridad exponen a los hosts conectados, y presenta una introducción a los sistemas de honeypot y al aprendizaje automático. A partir de estas tecnologías, los autores diseñan un agente inteligente orientado a la prevención y predicción de ciberataques.
NetworkHoneypot
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: AbstractEste trabajo, según sus autores, presenta un agente adaptativo que emplea decepción activa para reconocer la intención de un atacante cibernético, modelando el problema como un proceso de decisión secuencial de dos agentes mediante I-POMDPs factorizados. Los autores describen el uso de honeypots y decoys en múltiples fases del ataque para refinar las predicciones sobre el comportamiento del atacante, en lugar de solo retrasarlo o confundirlo.
NetworkEndpointHoneypotDecoy
Paper2020
Material revisado: AbstractEl trabajo presenta un análisis y una simulación de seguridad de red para un servidor Ubuntu en el que los autores combinan port knocking con honeypot, IPtables e ICMP. El propósito es filtrar y denegar paquetes en puertos expuestos, requerir una secuencia secreta de toques para acceder a los servicios y desviar intentos de acceso hacia puertos simulados para observar las acciones dirigidas contra el servidor.
NetworkHoneypot
Paper2020
Material revisado: Página públicaEl artículo describe el uso de K-Means para agrupar ataques a partir de registros de honeypots recogidos en tiempo real mediante MHN e identificar direcciones IP de atacantes. Busca apoyar al administrador en el análisis de ataques en la red.
NetworkHoneypot
Paper2020
Material revisado: AbstractEl artículo propone un modelo anti-reconocimiento de huellas de host basado en nodos virtuales. El modelo crea nodos virtuales reconfigurables periódicamente para camuflar dinámicamente la información de huella del host y redirige el tráfico de ataque hacia honeypots; además, los autores presentan modelos probabilísticos para analizar cómo parámetros como el número de sondas o las reglas de mapeo de honeypots afectan la probabilidad de éxito del ataque, y describen un prototipo con SDN y DPDK para verificar el modelo contra el reconocimiento.
NetworkHoneypotDecoy
Paper2020
Material revisado: AbstractEl artículo propone un enfoque para construir un honeypot consciente que detecte ataques activos de fingerprinting mediante la técnica establecida de interpolación dinámica de reglas difusas (D-FRI), empleando una base de reglas dispersa que sigue siendo capaz de detectar dichos ataques cuando no se encuentran reglas coincidentes. El sistema aprende de las condiciones actuales de la red y ofrece una base de reglas dinámica para facilitar una detección más precisa y eficiente, según los autores.
NetworkHoneypot
Paper2020
Material revisado: AbstractLos autores presentan una investigación de largo plazo sobre ataques dirigidos a routers MikroTik, utilizando un honeypot de alta interactividad desplegado en seis países. Según el resumen, recolectaron más de 44 millones de paquetes en 120 días, clasificando el tráfico según vulnerabilidades conocidas (CVE) para identificar actividades como minería de criptomonedas, redirección de servidores DNS y túneles usados para espionaje.
NetworkIoTHoneypot
Paper2020
Material revisado: AbstractEl artículo describe la aplicación de un sistema de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM) y un honeypot en una agencia gubernamental de educación superior denominada XYZ, con el fin de detectar alertas de amenazas y bloquear accesos sospechosos, mientras el honeypot busca engañar a los atacantes hacia un sistema falso y aprender sus tácticas. Los autores reportan que las pruebas de esta implementación permitieron monitorear en tiempo real amenazas relacionadas con la información y los datos, además de disuadir y desviar ciberataques para proteger la seguridad de la información.
NetworkHoneypot
Paper2020
Material revisado: AbstractEl trabajo propone una metodología de tres etapas para desplegar honeypots en redes de sensores inalámbricas, con el fin de detectar actividad maliciosa y aislar nodos maliciosos. Según el resumen, las etapas son verificación de nodos, autocuración y corrección de errores, y el sistema se apoya en un servidor, una base de datos real y datos basados en honeypot para vigilar el tráfico de la red.
NetworkHoneypot
Paper2020
Material revisado: Página públicaEl artículo analiza datos captados por un honeypot para describir cómo las campañas de criptominería infectan un host y buscan nuevos objetivos vulnerables. Incluye un análisis de las direcciones IP de las víctimas.
CloudHoneypot