Paper2021
Material revisado: AbstractEste artículo presenta un enfoque de honeypots basados en contenedores que simulan escapes de contenedor como técnica de engaño en el contexto de la virtualización en la nube. Según los autores, se investigan las posibilidades de los honeypots basados en contenedores para imitar objetivos legítimos en la red y generar alertas ante interacciones de atacantes, permitiendo estudiar sus técnicas.
NetworkCloudHoneypotDecoy
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Material revisado: AbstractSegún el resumen, los autores exponen un servicio SSH en un dispositivo Raspberry Pi conectado a Internet durante más de seis días para que funcione como honeypot, registrando los intentos de inicio de sesión recibidos. El estudio ofrece un análisis del origen de las solicitudes y las áreas de interés de los intrusos.
IoTNetworkHoneypot
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Material revisado: Metadatos editorialesRegistro bibliográfico sobre análisis de fallas en experimentos IoT. El resumen y los resultados aún requieren lectura.
IoTHoneypot
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Material revisado: AbstractSegún el resumen, los autores proponen un marco de hiperjuego entre un atacante y un defensor en el que cada uno puede interpretar la situación de forma distinta según creencias asimétricas, aplicándolo a amenazas persistentes avanzadas (APT) a lo largo de la cadena de ataque. El trabajo evalúa mediante simulaciones cómo las estrategias de engaño defensivo pueden manipular las creencias del atacante.
NetworkAdversary engagementDecoy
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Material revisado: Metadatos editorialesRegistro bibliográfico sobre modelos de teoría de juegos para deception. El resumen y los resultados aún requieren lectura.
NetworkAdversary engagement
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Material revisado: AbstractEste artículo es una encuesta que examina enfoques de engaño defensivo (defensive deception) basados en teoría de juegos y aprendizaje automático dentro de la investigación en ciberdefensa. Según los autores, se analizan los componentes clave, principios subyacentes y compensaciones de distintos enfoques en diversos escenarios de problemas. El trabajo recopila hallazgos, lecciones y limitaciones de investigaciones previas y propone direcciones futuras para abordar vacíos existentes.
NetworkAdversary engagementDecoy
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Material revisado: AbstractEste trabajo, según sus autores, revisa el campo de identificación de honeypots proponiendo un marco multietapa que combina técnicas existentes y nuevas para fingerprinting. Mediante escaneos a gran escala de direcciones IPv4, los autores afirman haber identificado miles de instancias de honeypots y además sistemas vulnerables no honeypot, discutiendo también posibles contramedidas.
NetworkHoneypot
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Material revisado: AbstractLos autores presentan GPT-2C, un sistema en tiempo de ejecución que utiliza el modelo preentrenado GPT-2 para analizar registros dinámicos generados por un honeypot SSH Cowrie, abordando limitaciones de interoperabilidad con tecnologías EDR y SIEM. Según el resumen, el modelo ajustado logra una precisión de inferencia del 89% en el nuevo dominio con una latencia de ejecución aceptable.
NetworkEndpointHoneypot
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Material revisado: AbstractLos autores presentan Honeyboost, un marco no supervisado que combina honeypots con detección de anomalías en red para identificar nodos sospechosos antes de que accedan al honeypot. El enfoque fusiona análisis horizontal (series temporales por nodo) y vertical (por espacio de protocolo), usando teoría de valores extremos para reducir falsos positivos, según se describe en el resumen.
NetworkHoneypot
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Material revisado: AbstractSegún los autores, HoneyCar es un marco de apoyo a la decisión para configurar honeypots en el Internet de los Vehículos, basado en vulnerabilidades conocidas de la base de datos NVD/CVE. El enfoque modela la interacción adversarial como un juego de suma cero de información imperfecta repetido, buscando estrategias óptimas de configuración de honeypots para recopilar inteligencia de amenazas.
IoTNetworkHoneypotDecoy
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Material revisado: AbstractLos autores proponen HIM, un modelo de proceso forense preventivo para la investigación de incidentes en redes de IoT que emplea honeypots para registrar ataques durante un año. El modelo busca cubrir el ciclo de vida completo de la investigación forense y responder a requisitos de analistas forenses y del ámbito legal, y los autores informan que fue validado mediante varios métodos.
IoTNetworkHoneypot
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Material revisado: AbstractLos autores revisan los aspectos teóricos de los sistemas honeypot y presentan una clasificación de honeypots según distintos criterios. Asimismo, describen la arquitectura de un sistema honeypot orientado a investigar el comportamiento de un atacante tras su penetración en el sistema corporativo, como herramienta para una supuesta solución de seguridad integral de la organización.
NetworkHoneypot
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Material revisado: AbstractEl artículo propone y examina un modelo de detección y clasificación de botnets que combina honeypots con aprendizaje automático, orientado a fábricas inteligentes. El estudio se llevó a cabo en una configuración de hardware que imitaba virtualmente un entorno de fábrica inteligente, según lo descrito por los autores.
IoTOT/ICSHoneypot
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Material revisado: AbstractEl artículo tiene como propósito introducir los honeypots en el contexto del Internet de las Cosas (IoT), describir cómo los dispositivos IoT pueden ser explotados por atacantes y examinar ecosistemas de honeypots para la captura y el análisis de información procedente de ataques contra dichos dispositivos. Los autores también señalan que buscan ofrecer perspectivas sobre los vectores de ataque presentes en la mayoría de los sistemas IoT y sobre el entendimiento de los patrones de ataque, así como sobre el uso de estrategias proactivas de seguridad en IoT.
IoTHoneypot
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Material revisado: AbstractLos autores proponen aplicar técnicas de procesamiento de lenguaje natural a comandos de shell capturados en honeypots para detectar y correlacionar comportamientos de botnets. El enfoque reduce las secuencias de comandos a procesos estocásticos, procesados luego con aprendizaje automático para construir clasificadores y predictores que permitan agrupar direcciones IP de origen de botnets, incluso cuando los atacantes intentan ofuscar sus intentos de intrusión mediante permutaciones rápidas o aleatorias.
NetworkHoneypot
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Material revisado: AbstractEste trabajo describe la incorporación de elementos de engaño, incluyendo honeypots y señuelos, en la plataforma de experimentación CyberBattleSim de Microsoft. Según los autores, probaron las capacidades defensivas de estos elementos frente a atacantes basados en aprendizaje por refuerzo dentro de un entorno de captura de bandera, observando que el progreso del atacante dependía del número y ubicación de los elementos de engaño.
NetworkHoneypotDecoy
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Material revisado: AbstractEste artículo discute métodos para mejorar el realismo y la validez ecológica de la inteligencia artificial usada en defensa cibernética autónoma, explorando el uso de Aprendizaje por Refuerzo Inverso (IRL) para comprender las acciones y utilidades de los atacantes que podrían ser frustradas mediante engaño cibernético. Según los autores, el estudio Tularosa proporciona datos experimentales de técnicas y herramientas reales utilizadas por atacantes, que pueden informar sistemas de defensa autónomos.
Adversary engagement
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Material revisado: AbstractLos autores extienden a Windows su herramienta anti-ransomware R-Locker, que se apoya en un enfoque de honeyfiles: archivos trampa 'infinitos' distribuidos por el sistema de archivos para detectar de forma temprana y bloquear la acción del ransomware. La versión para Windows aborda las diferencias en el manejo de FIFO y añade una gestión global mejorada de los honeyfiles y un bloqueo (semi)automatizado de ransomware sospechoso mediante el uso dinámico de listas blancas y negras.
EndpointHoneytokenDecoy
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Material revisado: AbstractEl trabajo propone integrar honeypots de baja interacción con el ELK Stack como sistema de detección de ataques en servidores, con el fin de desviar el acceso de atacantes y facilitar a los administradores el análisis de los registros generados mediante visualización. Los autores realizan cinco esquemas de prueba para comparar los honeypots Cowrie y Dionaea, e informan que Cowrie ofreció una detección en tiempo real con un tiempo de retardo promedio de 3,75 segundos, mientras que ELK proporcionó mejores resultados de monitoreo a través de su visualización.
NetworkHoneypot
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Material revisado: AbstractEl artículo propone implementar un sistema honeypot junto con un Sistema de Detección de Intrusiones, empleando un algoritmo de optimización inspirado en la Venus atrapamoscas para interactuar con el atacante. Los autores presentan una función de aptitud para estimar el tamaño del atacante y comparan su modelo con trabajos previos mediante ataques remoto-a-local, de sondeo y DoS.
NetworkHoneypot
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Material revisado: AbstractEl artículo propone un sistema industrial de detección temprana de intrusiones (EIDS) que combina honeypots con algoritmos de aprendizaje automático. Los autores describen la recogida de datos de sensores de honeypots y de dispositivos industriales, su almacenamiento en una base de datos y su análisis para alertar sobre intrusiones en redes de control industrial.
OT/ICSNetworkHoneypot
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Material revisado: AbstractSegún los autores, este estudio despliega honeypots que simulan shells Linux para recopilar eventos heterogéneos de amenazas (tráfico de red, descargas, inicios de sesión SSH y comandos) y modela el comportamiento de atacantes mediante una red neuronal convolucional temporal (TCN), comparándola con LSTM y GRU.
NetworkIoTHoneypot
Paper2021
Material revisado: AbstractLos autores describen la monitorización de sensores honeypot desplegados en dispositivos Raspberry Pi integrados con Modern Honey Network, usando SNMP como función de gestión de red. El objetivo es observar recursos del sistema y analizar la influencia del número de ataques en el rendimiento del sensor.
NetworkEndpointHoneypot
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