Paper2020
Material revisado: AbstractSegún los autores, este estudio propone una red aleatoria expandida en el tiempo para modelar el movimiento lateral adversario en redes empresariales, junto con honeypots cognitivos dinámicos ubicados en nodos de producción inactivos y enlaces señuelo disfrazados como enlaces de servicio. Los autores describen un enfoque orientado a reducir la vulnerabilidad a largo plazo mediante políticas de honeypot que cambian de ubicación aleatoriamente.
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Paper2020
Material revisado: AbstractLos autores abordan las limitaciones de la seguridad de red basada solo en firewall e IDS, señalando que el IDS genera numerosas notificaciones y no funciona bien en entornos cifrados o IPv6, y proponen complementarla con un honeypot Dionaea. El trabajo se plantea como un análisis e implementación de un honeypot Dionaea como sistema señuelo para atrapar atacantes en la red de internet del laboratorio de la Facultad de Ingeniería de UNIKS.
NetworkHoneypot
Paper2020
Material revisado: Página públicaEl artículo describe la implementación de varios honeypots en Raspberry Pi y la centralización y visualización de sus registros mediante ELK Stack, para apoyar la detección y el análisis de ataques en la red.
NetworkHoneypot
Paper2020
Material revisado: Página públicaEl artículo describe la integración de Grafana con Modern Honey Network para visualizar los registros recogidos por sus honeypots. El trabajo busca facilitar la lectura y el análisis de la actividad registrada.
NetworkHoneypot
Paper2020
Material revisado: AbstractLos autores proponen un método que combina la autenticación segura mediante PKI con honeypots con el objetivo de abordar de forma conjunta varios problemas de seguridad en el Internet de las Cosas, incluida la detección de vulnerabilidades y ataques y la creación de perfiles de atacantes. El trabajo sitúa el método en el contexto de dispositivos IoT con recursos limitados y grandes redes, donde la gestión de claves privadas resulta difícil.
IoTHoneypot
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.
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Paper2020
Material revisado: Página públicaEl paper presenta PANDAcap, un framework para automatizar la captura de trazas deterministas de sistema completo y preparar experimentos repetibles. Los autores describen su uso en un honeypot SSH para estudiar las acciones de ataques de fuerza bruta.
NetworkHoneypot
Paper2020
Material revisado: AbstractLos autores presentan una plataforma para el procesamiento automático y periódico de datos recogidos por honeypots, que genera estadísticas y gráficos a partir de un conjunto de archivos de captura de tráfico en formato PCAP. El objetivo declarado es reducir el retraso en la percepción de sucesos atípicos y cambios de tendencia que implica el procesamiento y análisis manual de los datos de monitoreo, con un diseño modular que permite extender y adaptar la plataforma para producir diferentes salidas.
NetworkHoneypot
Paper2020
Material revisado: AbstractSegún los autores, este trabajo presenta 'Primer', una herramienta para preparar y evaluar honeypots dinámicos frente a medidas de efectividad previamente desarrolladas por los mismos autores, relacionadas con el fingerprinting del entorno, la captura de datos de adversarios, el engaño y la automonitorización. Los autores indican que proporcionan resultados de calibración cuantitativa como un paso hacia pruebas automatizadas de efectividad.
NetworkHoneypotDecoy
Paper2020
Material revisado: AbstractEl artículo revisa el uso de tecnología de engaño, en concreto sistemas honeypot, para hacer frente a amenazas contra dispositivos IoT. Los autores comparan los sistemas honeypot más populares, señalan sus fortalezas y debilidades e intentan adaptarlos al nivel de los dispositivos de Internet de las cosas.
IoTHoneypotDecoy
Paper2020
Material revisado: AbstractEl artículo aborda la detección y mitigación de ataques DDoS, en particular ICMP Flood, en redes definidas por software (SDN), donde la centralización del controlador crea una vulnerabilidad. Los autores proponen integrar la Modern Honey Network (MHN) en SDN y usar una aplicación reactiva externa al controlador basada en entropía, calculada a partir de IP origen, IP destino y protocolo, para identificar tráfico anómalo.
NetworkHoneypot
Paper2020
Material revisado: AbstractEste artículo aborda la síntesis de estrategias de engaño activo en redes mediante juegos entre dos jugadores con información asimétrica y objetivos en lógica temporal, incorporando sistemas señuelo y honeypots de alta fidelidad. Los autores utilizan el marco de hipertjuegos de nivel 2 para modelar la percepción incompleta del atacante y evaluar si el defensor puede garantizar propiedades de seguridad.
NetworkDecoyHoneypot
Paper2020
Material revisado: AbstractEl estudio simula una defensa de red que combina el IPS Snort, que examina paquetes y bloquea accesos identificados como ataques, con Honeypot Artillery, que detecta intentos de intrusión por puertos abiertos y registra información sobre el atacante en una base de datos consultable por interfaz web.
NetworkHoneypot
Paper2019
Material revisado: AbstractSegún los autores, este trabajo propone un marco para modelar el comportamiento de atacantes y predecir mejor sus acciones futuras mediante un nuevo algoritmo semisupervisado llamado Fusion Hidden Markov Model (FHMM). Los experimentos se realizaron con datos de ataques reales capturados en un sistema honeypot Cowrie, comparando el rendimiento de FHMM con cadenas de Markov, HMM tradicionales y redes neuronales recurrentes profundas.
NetworkHoneypot
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: AbstractLos autores analizan la influencia de atributos de distintos países, como población, acceso a las TIC y uso de las TIC, sobre el número de ataques de shell seguro vistos por su honeynet, mediante cuatro modelos estadísticos construidos a partir de tres fuentes de datos y con métodos como el modelado de rutas por mínimos cuadrados parciales y el agrupamiento de países por similitud.
NetworkHoneypot
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: AbstractLos autores proponen ICSTrace, un modelo para rastrear direcciones IP maliciosas que atacan sistemas de control industrial, sin necesidad de desplegar nuevos servicios de red. El modelo extrae códigos de función y parámetros de los datos de ataque según el formato del protocolo industrial, los transforma en vectores mediante un método de probabilidad de secuencias cortas, y aplica un algoritmo de agrupamiento (Partial Seeded K-Means) para asociar ataques con una organización. Según los autores, ICSTrace fue evaluado utilizando datos de ataque capturados por honeypots desplegados a gran escala para sistemas de control industrial.
OT/ICSHoneypot
Paper2019
Material revisado: Página públicaEl artículo describe un honeypot de baja interacción en Python que presenta un servicio SSH falso para observar el comportamiento de los atacantes y los intentos de autenticación, mientras oculta el servicio SSH real.
NetworkHoneypot
Paper2019
Material revisado: AbstractSegún los autores, este artículo presenta un estudio de usuario con 40 participantes para evaluar HoneyBot, un honeypot híbrido de interacción diseñado para sistemas robóticos en red que simula acciones inseguras mientras realiza acciones físicas seguras. Los autores indican que los sujetos no pudieron distinguir entre valores de sensores simulados y reales.
IoTOT/ICSHoneypotDecoy
Paper2019
Material revisado: AbstractLos autores proponen usar una tarea Cron con un script Perl para analizar periódicamente los datos recogidos y pasarlos a una base de datos, con el fin de reducir el tamaño de los registros generados por un honeypot durante tráfico intenso, como ataques DDoS. Presentan tres casos de ataque DDoS para ilustrar el crecimiento del registro.
NetworkHoneypot
Paper2019
Material revisado: AbstractEl trabajo aborda el mapeo y la clasificación de bots que forman parte de botnets de IoT y de cómo se propagan por Internet, una tarea que los autores describen como difícil. Según el resumen depositado, Fooresec buscó hacer frente a este problema mediante la huella, el reporte y la protección remota de dispositivos IoT previamente convertidos en bots, apoyándose en honeypots capaces de 'percibir' Internet para mapear y clasificar bots de IoT según su comportamiento.
IoTHoneypot
Paper2019
Material revisado: AbstractSegún los autores, este artículo propone un honeypot in-network basado en Redes Definidas por Software (SDN) que redirige el tráfico de nodos sospechosos y lo enmascara con información engañosa para confundir a atacantes en entornos IoT, sin requerir hardware dedicado. Los autores afirman que evaluaciones preliminares muestran un impacto mínimo en el rendimiento de la red.
IoTNetworkHoneypotDecoy
Paper2019
Material revisado: AbstractLos autores presentan pruebas experimentales de ataques comunes en redes cableadas IPv6 y describen el diseño e implementación de una red Honeynet con distintos sistemas operativos. Emplean herramientas como 6Guard, Snort y Wireshark para atraer, detectar y analizar el comportamiento de los atacantes.
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