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: 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
Paper2020
Material revisado: AbstractEste trabajo, según sus autores, presenta un agente adaptativo que emplea decepción activa para reconocer la intención de un atacante cibernético, modelando el problema como un proceso de decisión secuencial de dos agentes mediante I-POMDPs factorizados. Los autores describen el uso de honeypots y decoys en múltiples fases del ataque para refinar las predicciones sobre el comportamiento del atacante, en lugar de solo retrasarlo o confundirlo.
NetworkEndpointHoneypotDecoy
Paper2020
Material revisado: Texto completoRegistro bibliográfico sobre señales adaptativas para defensa. El resumen y los resultados aún requieren lectura.
NetworkDecoy
Paper2020
Material revisado: AbstractEl estudio realiza un experimento exploratorio con 30 participantes en rol de atacantes para probar una estrategia de enmascaramiento (frente a un enmascaramiento aleatorio) destinada a reducir la utilidad de los atacantes durante el reconocimiento de red. Los autores observaron que los atacantes parecían tener más éxito al lanzar ataques en la condición óptima, que la puntuación total no difería entre estrategias y una tendencia generalizada a actuar conforme al sesgo de certeza o aversión al riesgo.
NetworkDecoy
Paper2020
Material revisado: AbstractEl artículo propone un modelo anti-reconocimiento de huellas de host basado en nodos virtuales. El modelo crea nodos virtuales reconfigurables periódicamente para camuflar dinámicamente la información de huella del host y redirige el tráfico de ataque hacia honeypots; además, los autores presentan modelos probabilísticos para analizar cómo parámetros como el número de sondas o las reglas de mapeo de honeypots afectan la probabilidad de éxito del ataque, y describen un prototipo con SDN y DPDK para verificar el modelo contra el reconocimiento.
NetworkHoneypotDecoy
Paper2020
Material revisado: Texto completoLectura críticaRevisión de modelos y técnicas de engaño defensivo en redes, sistemas y mecanismos criptográficos.
NetworkEndpointDecoy
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.
NetworkHoneypotDecoy
Paper2020
Material revisado: Metadatos editorialesRegistro bibliográfico sobre deception personalizado en aplicaciones web. El resumen y los resultados aún requieren lectura.
ApplicationDecoy
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: AbstractLos autores proponen una técnica de defensa integrada que combina cyberdecepción mediante sistemas señuelo y defensa de objetivo móvil a través del reordenamiento de la topología de red, aplicada a redes IoT basadas en SDN. Según el resumen, desarrollan y comparan varias estrategias para decidir cuándo y cómo reconfigurar la topología de red en presencia de señuelos, evaluando analíticamente su efectividad mediante un modelo gráfico de seguridad. Los autores reportan que su enfoque prolonga la vida útil del sistema, aumenta la complejidad de ataque y mantiene la disponibilidad del servicio en comparación con una red sin esta técnica.
IoTNetworkMoving target defenseDecoy
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: 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
Paper2019
Material revisado: AbstractEste trabajo, según sus autores, propone AnonTokens, un enfoque que aplica el concepto de honeytokens al dominio de la privacidad de datos para rastrear ataques de re-identificación. Se insertan registros señuelo con alto riesgo de re-identificación en conjuntos de datos anonimizados para detectar usuarios maliciosos. Los autores evalúan su propuesta con conjuntos de datos poblacionales a gran escala.
ApplicationHoneytokenDecoy
Paper2019
Material revisado: AbstractEl artículo describe cómo la ciberdecepción puede modificar la percepción del atacante sobre el entorno de red y conducirlo a falsas creencias sobre qué sistemas contienen información crítica. Los autores proponen modelos de teoría de juegos y técnicas que combinan algoritmos de inteligencia artificial para estimar estados ocultos del atacante mediante retroalimentación a través de pagos, con el fin de aprender a defender el sistema usando ciberdecepción.
NetworkDecoyAdversary engagement
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 presentan una visión general de juegos de engaño cibernético en tres entornos distintos, extendiendo modelos base de juegos de señalización para incluir evidencia a través de conocimiento de canal lateral. Analizan el engaño en espacios de información binarios y continuos, y exploran un modelo bayesiano multietapa de información incompleta para el engaño defensivo frente a amenazas persistentes avanzadas (APT), usando el equilibrio bayesiano perfecto como concepto de solución.
NetworkAdversary engagementDecoy
Paper2019
Material revisado: AbstractEl artículo de Andrew Bushby describe el uso de tecnología de engaño como un mecanismo de defensa activa posterior a una brecha, orientado a atraer, detectar y defender contra malware e intrusos que se desplazan lateralmente dentro de la red. Señala que estos enfoques suelen acompañarse de conceptos erróneos y sostiene que las defensas deben ir más allá de la detección de actividad maliciosa dentro de un gran volumen de actividad legítima.
NetworkDecoyAdversary engagement
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: 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.
NetworkHoneypotDecoy
Paper2018
Material revisado: Metadatos editorialesRegistro bibliográfico sobre panorama y desafíos de cyberdeception. El resumen y los resultados aún requieren lectura.
NetworkDecoy