Paper2018
Material revisado: AbstractLos autores utilizan teoría de juegos, incluyendo juegos bayesianos estáticos, juegos de señalización y modelos multietapa, para modelar interacciones entre defensores y atacantes en ciberseguridad bajo incertidumbre e información asimétrica. Según el resumen, el estudio analiza un caso de Amenazas Persistentes Avanzadas (APT) y el proceso Tennessee Eastman, considerando que los defensores pueden emplear técnicas de engaño como archivos señuelo (honey files) y honeypots para generar incertidumbre estratégica en los atacantes.
NetworkOT/ICSHoneypotHoneytoken
Paper2018
Material revisado: AbstractLos autores proponen un modelo de teoría de juegos que extiende los juegos de señalización para incorporar un detector probabilístico de engaño, aplicable al diseño de mecanismos de engaño defensivo en seguridad de redes. El trabajo analiza equilibrios de agrupamiento y separación parcial según la calidad del detector.
NetworkAdversary engagement
Paper2018
Material revisado: AbstractLos autores proponen un marco de juego estocástico parcialmente observable para modelar interacciones entre un defensor con observabilidad total y un infiltrador con observabilidad parcial en ciberseguridad. Formulan el problema de encontrar una estrategia de engaño que minimice el costo esperado como un programa lineal entero mixto robusto, y presentan un método escalable basado en procesos de decisión de Markov paramétricos para calcular estrategias de infiltración de memoria finita. Ilustran el enfoque en un modelo de seguridad de red.
NetworkAdversary engagementMoving target defense
Paper2017
Material revisado: AbstractLos autores abordan la dificultad de distinguir entre ataques masivos no dirigidos y amenazas persistentes avanzadas (APT), y proponen implementar honeytokens y honeypots como sistema de detección de intrusiones mediante trampas colocadas deliberadamente en entornos existentes. Describen el despliegue de una serie de honeytokens interconectados, con distintos grados de dificultad de explotación, para categorizar ataques, perfilar al atacante y guiar el flujo de ejecución hacia un escenario tipo 'laberinto', con el fin de distraer, recopilar evidencia forense y, potencialmente, identificar o disuadir al atacante.
CloudHoneypotHoneytoken
Paper2017
Material revisado: AbstractEste artículo estudia un escenario en el que un defensor usa honeynets para la defensa activa y observar a un atacante que ha penetrado la red. Los autores proponen un proceso de decisión de Markov de horizonte infinito sobre un espacio de estados continuo para modelar cuándo expulsar al atacante tras recolectar información, y analizan la robustez de esta política mediante un juego de Stackelberg, con simulaciones en una red conceptual.
NetworkHoneypotAdversary engagement
Paper2015
Material revisado: AbstractLos autores proponen un modelo de teoría de juegos para el diseño de mecanismos de defensa basados en engaño, aplicado específicamente a honeypots en defensa de redes. Analizan juegos de 'cheap-talk' y una versión extendida con evidencia, donde el receptor puede detectar el engaño con cierta probabilidad. Según los autores, el modelo generaliza juegos de señalización tradicionales y de información completa, mostrando numéricamente que la detección de engaño puede eliminar equilibrios en estrategias puras.
NetworkHoneypotAdversary engagement
Paper—
Material revisado: AbstractLa tesis propone un marco de autenticación que combina autenticación de múltiples factores con técnicas de engaño basadas en honeytokens. Describe tres arquitecturas sucesivas: honeytokens estáticos para detectar credenciales comprometidas, el mecanismo 2FHA que combina contraseñas de un solo uso (Google Authenticator) con honeytokens, y una arquitectura final con honeytokens vinculados a la sesión, auditoría basada en blockchain y contratos inteligentes en Ethereum.
IdentityApplicationHoneytokenDecoy