Paper2026
Material revisado: AbstractEl artículo describe un sistema de detección de intrusiones que monitorea paquetes en vivo y usa reglas predefinidas para detectar actividad sospechosa en lugar de modelos de aprendizaje automático. Incluye un módulo honeypot con una interfaz de inicio de sesión falsa y explicaciones legibles para las anomalías detectadas.
NetworkHoneypot
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Material revisado: AbstractEste artículo presenta LDT-FRL, un marco de defensa que combina codificadores de atención temporal, gemelos digitales ligeros y un agente de aprendizaje por refuerzo federado (PPO) que puede redirigir tráfico sospechoso hacia honeypots en entornos de IoMT (Internet de las Cosas Médicas). Según los autores, el sistema fue evaluado en benchmarks públicos de tráfico de red, obteniendo altas métricas de clasificación y explicabilidad mediante técnicas como SHAP y Grad-CAM.
IoTNetworkHoneypotAdversary engagement
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Material revisado: AbstractEl artículo propone un enfoque de defensa proactiva basado en un honeypot de alta interacción para detectar y prevenir ataques DDoS. El honeypot captura direcciones IP, malware y tácticas de los atacantes, y retroalimenta firewalls y filtros de tráfico para bloquear amenazas similares en la red.
NetworkHoneypot
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Material revisado: AbstractLos autores realizan una revisión sistemática de la literatura y proponen una taxonomía que caracteriza las técnicas de detección de honeypots según dimensiones contextuales y técnicas, enmarcándolas como la identificación de inconsistencias entre propiedades observables y expectativas del atacante. Asimismo, mapean métodos de evasión y detección, analizan la brecha entre técnicas académicas y prácticas, y delinean estrategias de mitigación y principios de diseño para la resiliencia de honeypots.
Honeypot
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Material revisado: AbstractLos autores presentan una arquitectura de honeypot basada en un LLM ajustado que combina interacción por línea de comandos, API y web dinámica, con gestión de estado y salvaguardas de seguridad. El resumen describe un prototipo que simula un NAS Synology sobre OpenCanary y una adaptación a una API médica FHIR.
ApplicationHoneypot
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Material revisado: AbstractLos autores analizan el comportamiento de los atacantes en once honeypots SSH que aceptaban sesiones interactivas y no interactivas durante quince días. Según el resumen, hallaron que la gran mayoría de las sesiones autenticadas fueron no interactivas, lo que cuestiona supuestos comunes en la investigación de engaño cibernético centrada en shells interactivos.
NetworkHoneypotDecoy
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Material revisado: AbstractEste artículo propone GroupGuard, un marco de defensa sin entrenamiento contra ataques colusorios grupales en sistemas multi-agente basados en modelos de lenguaje grande. El enfoque combina monitoreo continuo basado en grafos, inducción activa mediante honeypots y poda estructural para identificar y aislar agentes colusorios. Los autores reportan alta precisión de detección en experimentos con cinco conjuntos de datos y cuatro topologías.
ApplicationHoneypotAdversary engagement
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Material revisado: AbstractEste trabajo, según sus autores, aborda la mitigación de ataques DoS/DDoS mediante la separación de tráfico malicioso y benigno usando honeypots, formulando el problema como un MaxCut ponderado resuelto con algoritmos cuánticos variacionales (QAOA). Los autores describen una canalización reproducible de eventos de honeypot a QUBO, grafos de referencia bipartitos temporales etiquetados, ejecuciones de QAOA en hardware de IBM, líneas base heurísticas clásicas y un análisis de sobrecarga de enrutamiento entre arquitecturas de procesadores cuánticos.
NetworkHoneypot
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Material revisado: AbstractEl artículo propone HIVE-O, un marco de honeypots descentralizado para ecosistemas IoT, con nodos ligeros y distribuidos que capturan, analizan y comparten inteligencia de ataques sin un único punto de control. Los autores describen la emulación de servicios y protocolos IoT y una evaluación experimental de intentos de reconocimiento, explotación y denegación de servicio.
IoTHoneypotDecoy
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Material revisado: AbstractLos autores presentan el diseño e implementación de HIVE-OT y evalúan la evidencia aportada por su núcleo de investigación acoplado a procesos y exportaciones históricas, distinguiendo la plataforma documentada de una implementación local que enlaza Modbus, un sustituto de tratamiento de agua revisado en Rust y SQLite. El estudio verifica comportamiento de protocolo, aplicación de comandos y representaciones de resultados retenidos, y audita dos exportaciones de despliegue con 273978 y 842638 eventos.
OT/ICSNetworkHoneypot
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Material revisado: AbstractEl resumen describe Honey Shield, un paradigma de ciberseguridad basado en engaño para sistemas de autenticación web. Propone una interfaz centralizada de servicios de defensa, como redirección a honeypot y protección contra inyección SQL, que redirige al usuario malicioso a un sistema señuelo y registra los incidentes para su análisis posterior.
ApplicationIdentityHoneypotDecoy
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Material revisado: AbstractEl trabajo presenta HoneyPrompt, una arquitectura de fusión multisensor para detectar y clasificar agentes de IA autónomos que interactúan con sistemas de control industrial. Los autores despliegan un honeypot SCADA marítimo que simula una pasarela de monitoreo de oleoductos en seis protocolos y lo instrumentan con una inyección de prompts graduada como matriz de sensores.
OT/ICSNetworkHoneypotHoneytoken
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Material revisado: AbstractEste artículo adapta el instrumento Honeyquest para evaluar de forma automatizada el juicio de atacantes basados en LLM frente a técnicas de engaño cibernético. Según los autores, un conjunto de 21 modelos de distintos proveedores fue comparado con una línea base humana en tareas de reconocimiento, encontrando que los LLM caen en trampas con mayor frecuencia que los humanos y muestran una brecha entre reconocer el engaño en su razonamiento y actuar en consecuencia. Los autores concluyen que las hipótesis de engaño centradas en humanos no se transfieren de forma fiable a atacantes de IA.
NetworkHoneypotDecoy
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Material revisado: AbstractLos autores presentan HoneyRoute, una capa de servicio de inferencia que detecta solicitudes maliciosas y las redirige a un modelo honeypot dedicado, protegiendo el modelo de producción mientras recopila información sobre el atacante. El sistema combina un router de streaming, un honeypot de doble implementación y un bucle de análisis que retroalimenta el entrenamiento del router.
ApplicationCloudHoneypotDecoy
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Material revisado: AbstractSegún los autores, HoneyTrap es un marco de defensa engañosa para modelos de lenguaje grandes (LLM) que utiliza cuatro agentes defensores colaborativos para contrarrestar ataques de jailbreak de múltiples turnos, dirigiendo a los atacantes hacia trampas tipo honeypot. Los autores introducen también un conjunto de datos de jailbreak progresivo multi-turno (MTJ-Pro) y dos métricas nuevas para evaluar la defensa engañosa. Reportan reducciones en la tasa de éxito de ataques en varios modelos comerciales y de código abierto.
ApplicationHoneypotAdversary engagement
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Material revisado: AbstractEste trabajo presenta Honeyval, un marco de evaluación para honeypots HTTP impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM). Según los autores, el marco utiliza agentes de IA como atacantes y aplicaciones backend diversas para evaluar de forma reproducible el rendimiento y la detectabilidad de estos honeypots frente a métodos de evaluación previos limitados.
NetworkApplicationHoneypotDecoy
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Material revisado: AbstractLos autores presentan ICSLure, un marco modular de honeynet destinado a emular entornos realistas de sistemas de control industrial. Integra PLC físicos con fuentes de datos en vivo mediante protocolos industriales y componentes de red virtualizados, con monitorización para registrar interacciones de atacantes.
OT/ICSNetworkHoneypotAdversary engagement
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Material revisado: AbstractEste artículo estudia cómo mejorar la precisión de emulación de shell en honeypots SSH basados en LLM locales de peso abierto, mediante diseño de prompts y ajuste fino supervisado, comparando ocho modelos frente a sus versiones base. Los autores reportan, usando 34 pruebas automatizadas, que el diseño de prompts tiene un efecto considerable y que el ajuste fino depende de la cobertura del conjunto de datos utilizado, con un conjunto de datos ampliado derivado de registros de honeypot produciendo modelos locales más robustos según sus propias mediciones.
NetworkEndpointHoneypot
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Material revisado: AbstractEste estudio analiza diferencias internacionales en intentos de hacking a partir de datos de honeypot, examinando 504.877 intentos de inicio de sesión procedentes de 314 direcciones IP únicas durante un período de 3 meses. Los autores contrastan hipótesis basadas en factores socioeconómicos —desempleo, pobreza, PIB y gasto educativo— y atribuyen al mayor desempleo y al menor gasto educativo una correlación con más intentos de brecha por país, y al menor gasto educativo una correlación con mayores tasas de éxito.
NetworkHoneypot
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Material revisado: AbstractEste trabajo presenta un estudio de servicios DICOM expuestos a Internet, combinando escaneo activo a escala IPv4 con despliegues pasivos de honeypots. Los autores proponen un método reproducible para filtrar falsos positivos generados por honeypots, telescopios de red y otros artefactos de medición, reduciendo la exposición aparente en un 39%. Tras el filtrado, identifican miles de despliegues vulnerables que carecen de cifrado y autenticación, y observan que las medidas de deception existentes son insuficientes para capturar los riesgos reales.
NetworkApplicationHoneypotDecoy
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Material revisado: AbstractSegún los autores, este artículo propone 'Knowledge Trap', una defensa contra ataques de extracción de modelos de lenguaje grandes que redirige a los atacantes hacia conocimiento de baja transferibilidad mediante un grafo de conocimiento tipo honeypot y una exploración guiada por migas de pan, en lugar de bloquear consultas o perturbar salidas. Los autores reportan experimentos en dominios médico y financiero que muestran una reducción del acuerdo del modelo sustituto sin afectar el rendimiento de usuarios legítimos.
ApplicationHoneypot
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Material revisado: AbstractEste trabajo estudia cómo agentes de pruebas de penetración basados en modelos de lenguaje grande (LLM) pueden asignar su presupuesto de ejecución al enfrentarse a honeypots. Los autores formalizan el problema del atacante como un proceso de decisión presupuestado en el que el agente debe decidir si continuar la explotación o descartar un objetivo ante sospecha de honeypot, proponiendo una política guiada por un detector en un entorno de prueba controlado con hosts mixtos.
NetworkEndpointHoneypotAdversary engagement
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Material revisado: AbstractEl artículo propone una arquitectura de honeypot dinámico nativo de la nube asistido por LLM, donde el modelo actúa solo como sintetizador de texto tras control de políticas y verificación de estado. Los autores describen un broker de sesión que clasifica comandos de atacantes y no los ejecuta, junto con controles de gobernanza ética y un protocolo de evaluación.
CloudNetworkHoneypotAdversary engagement
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Material revisado: AbstractLos autores proponen MemPot, un marco de defensa que inyecta honeypots optimizados en la memoria de agentes basados en modelos de lenguaje grande (LLM) para contrarrestar ataques de extracción. Mediante un proceso de optimización en dos etapas y un modelo basado en la prueba de razón de probabilidad secuencial de Wald, los autores afirman que el sistema mejora la detección frente a líneas base existentes, según sus experimentos.
ApplicationHoneypotDecoy