Paper2021
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
Paper2021
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
Paper2021
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
Paper2021
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
Software abierto2021
Material revisado: Metadatos del repositorioRepositorio sobre observación de escaneos Log4j; documentación y mantenimiento requieren revisión adicional.
ApplicationHoneypot
Paper2021
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
Paper2021
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
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
Software abierto2021
Material revisado: Metadatos del repositorioRepositorio que documenta remote Desktop Protocol in Twisted Python
NetworkHoneypot
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
Software abierto2021
Material revisado: Metadatos del repositorioRepositorio sobre servicio señuelo Redis; documentación y mantenimiento requieren revisión adicional.
NetworkHoneypot
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
Software abierto2021
Material revisado: Metadatos del repositorioRepositorio que documenta simple High Interaction Honeypot Solution for SMB protocol
NetworkHoneypot
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: 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: 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