Paper2021
Material revisado: AbstractEl trabajo describe el diseño de un sistema de detección de intrusiones (IDS) basado en honeypot para la red informática de la Universidad Bhayangkara Jakarta Raya. Según los autores, el honeypot simula puntos débiles para atraer malware, registra la actividad de los atacantes y produce registros que pueden analizarse para la gestión y recuperación durante y después de un ataque.
NetworkHoneypot
Paper2021
Material revisado: AbstractEl trabajo aborda la protección de componentes vulnerables en redes de Internet de las Cosas (IoT) mediante una técnica de prevención de intrusiones que combina ciberdecepción (un sistema señuelo) y defensa de objetivo móvil (reordenamiento de la topología de red). Los autores evalúan analíticamente la efectividad y eficiencia con un modelo gráfico de seguridad en una red IoT basada en SDN, definiendo estrategias sobre cuándo y cómo realizar el reordenamiento de topología para alcanzar objetivos como prolongar la vida útil del sistema, aumentar la complejidad del ataque a nodos críticos o mantener la disponibilidad del servicio.
IoTNetworkDecoyMoving target defense
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: AbstractEste trabajo revisa la literatura sobre el uso de aprendizaje por refuerzo (RL) como arquitectura de retroalimentación para mecanismos de resiliencia cibernética. Los autores analizan la resiliencia frente a vulnerabilidades de postura, información y humanas, e introducen tres dominios de aplicación: defensa de objetivo móvil, engaño cibernético defensivo y tecnologías asistivas de seguridad humana. También examinan vulnerabilidades del propio RL ante ataques a recompensas, observaciones de estado y comandos de acción.
NetworkMoving target defenseAdversary 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: AbstractEste trabajo presenta un paso inicial hacia una teoría cognitiva del engaño en el ciberespacio, centrándose en el dominio digital donde no existen señales físicas. Los autores emplean un juego abstracto de ciberseguridad (Insider Attack Game) con experimentos de comportamiento y un modelo de aprendizaje basado en instancias dentro de la arquitectura cognitiva ACT-R para examinar cómo los atacantes humanos toman decisiones ante señales engañosas y comparar los resultados con un adversario perfectamente racional.
Paper2021
Material revisado: AbstractEste trabajo examina cómo la generación de señuelos (decoys) puede ralentizar el proceso de decisión de agentes automatizados en escenarios de emulación de adversarios. Los autores muestran, según su estudio, que el grado de inhibición depende en gran medida del tipo de objetos señuelo utilizados, señalando la necesidad de evaluar explícitamente las estrategias de generación y colocación de señuelos frente a adversarios automatizados rápidos.
NetworkDecoyAdversary engagement
Paper2021
Material revisado: Texto completoRegistro bibliográfico sobre deception autoadaptativo. El resumen y los resultados aún requieren lectura.
NetworkDecoy
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: AbstractLos autores presentan un enfoque de teoría de juegos con privacidad diferencial para el engaño cibernético, orientado a superar limitaciones de enfoques previos que asumen un número fijo de sistemas y atacantes simplificados. El defensor usa mecanismos de privacidad diferencial para cambiar estratégicamente el número de sistemas y ofuscar sus configuraciones, mientras el atacante usa inferencia bayesiana. Según los autores, los resultados experimentales demuestran la efectividad del enfoque propuesto.
NetworkDecoyMoving target defense
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: AbstractLos autores proponen un enfoque de métodos formales para sintetizar estrategias de defensa reactiva en redes equipadas con sistemas señuelo. Generalizan los grafos de ataque para incorporar contramedidas del defensor en un modelo de juego ataque-defensa, e introducen una clase de hiperjuegos para modelar la información asimétrica creada por los decoys. Según los autores, este marco permite sintetizar estrategias de defensa efectivas basadas en la desinformación del atacante.
NetworkDecoyMoving target defense
Paper2020
Material revisado: Metadatos editorialesRegistro bibliográfico sobre un framework adaptable de deception. El resumen y los resultados aún requieren lectura.
ApplicationDecoy