Paper2026
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
Paper2026
Material revisado: AbstractEl estudio implementa un modelo de seguridad basado en engaño (D-DSM) para un entorno de red de campus, con recursos señuelo gestionados mediante un mecanismo centralizado de engaño. El objetivo es desviar las actividades maliciosas de los activos críticos, ofrecer indicadores del comportamiento de ataque y complementar los controles de defensa en profundidad existentes mejorando la visibilidad de ataques avanzados y laterales y ayudando a reducir las alertas falsas.
NetworkDecoyAdversary engagement
Paper2026
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
Paper2026
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
Software abierto2026
Material revisado: Metadatos del repositorioRepositorio que documenta an SMTP Honeypot
NetworkHoneypot
Software abierto2026
Material revisado: Metadatos del repositorioRepositorio que documenta let's be scanned. A low-interaction honeypot focused on network scanners and bots. It integrates very well with IVRE to build a self-hosted alternative to GreyNoise.
NetworkHoneypot
Paper2026
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
Software abierto2026
Material revisado: Metadatos del repositorioRepositorio que documenta mimicry is a dynamic deception tool that actively deceives an attacker during exploitation and post-exploitation.
NetworkDecoy
Paper2026
Material revisado: AbstractLos autores presentan Mirage Mesh, un marco ligero de engaño cibernético para entornos Linux que despliega decepción en profundidad mediante cuatro capas: un señuelo SSH basado en Cowrie, una cuenta administrativa señuelo a nivel de sistema, una interfaz web de administración falsa en Flask y un archivo de credenciales honeytoken. El trabajo propone un esquema común DecoyAlertEvent para normalizar las observaciones de estas capas, procesarlas mediante una canalización con Wazuh y orquestación en Python, mapearlas a etapas del cyber kill-chain y técnicas de MITRE ATT&CK, y evaluarlas con una métrica de efectividad de decepción (DEM).
NetworkEndpointHoneypotHoneytoken
Paper2026
Material revisado: AbstractEste artículo presenta un marco de detección de inyección SQL enriquecido con contexto, construido mediante un sistema honeypot multi-agente que genera solicitudes maliciosas/benignas, media respuestas de base de datos auténticas protegiendo datos de producción, y empareja solicitudes con respuestas para crear un conjunto de datos etiquetado de 140,973 pares. Los autores afirman que modelos entrenados con este conjunto superan a los basados solo en payloads.
ApplicationHoneypot
Comunidad o formación2026
Material revisado: Página públicaPrograma publicado en septiembre de 2026 que ofrece acceso temporal a una plataforma de deception para investigación no comercial; los requisitos se consultan en la fuente.
NetworkHoneypotHoneytoken
Paper2026
Material revisado: AbstractEste trabajo revisa, según sus autores, soluciones basadas en IA para construir estrategias de engaño cibernético a nivel de red y dispositivo en entornos disputados. Se enfoca en la combinación de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) y aprendizaje por refuerzo (RL) para optimizar estas estrategias de engaño, incluyendo honeypots y honeynets, y examina su validación frente a ataques sigilosos contra sistemas de tecnología operativa (OT) reportados en la literatura.
NetworkOT/ICSHoneypotDecoy
Paper2026
Material revisado: AbstractLos autores presentan un marco de gestión de ciber-riesgo para sistemas digitales en red que combina teoría de juegos estratégicos con dinámicas de contagio. El estudio aborda la asignación óptima de recursos de ciberseguridad considerando valoraciones heterogéneas de nodos por atacantes y defensores, proponiendo medidas de riesgo basadas en rutas de contagio y analizando efectos de la ciberengaño mediante experimentos numéricos.
NetworkDecoy
Software abierto2026
Material revisado: Metadatos del repositorioRepositorio que documenta nodejs ftp honeypot
NetworkHoneypot
Paper2026
Material revisado: AbstractEl artículo propone un método de detección de filtraciones de contraseñas basado en ternas pitagóricas, que genera 'honeywords' a partir de una secuencia de estructura gráfica construida con propiedades numéricas de dichas ternas. Los autores describen un algoritmo de generación con distribución uniforme y presentan una prueba de seguridad y experimentos comparativos orientados a la resistencia a ataques de fuerza bruta y a la eficiencia de almacenamiento.
IdentityHoneytoken
Paper2026
Material revisado: AbstractEste artículo presenta Ollure, un honeypot de interacción baja y media que emula la API de Ollama sin un modelo de lenguaje real en el backend, según describen los autores. Desplegado en cuatro ubicaciones durante 84 días, registró cientos de miles de interacciones y miles de direcciones IP de origen. El estudio documenta actividad automatizada de descubrimiento y huellas digitales, además de intentos de explotación concretos contra la infraestructura y la capa del modelo de lenguaje.
NetworkApplicationHoneypotDecoy
Paper2026
Material revisado: AbstractEste trabajo presenta PHANTOM, un marco para generar honeytokens que incorporan conocimiento específico de la organización (dominios, convenciones de nomenclatura, idiomas tecnológicos y distribuciones de valores secretos) mediante un pipeline de generación multicomponente. Los autores proponen una métrica de 'Believability Score' de cuatro componentes y la usan para comparar PHANTOM frente a un enfoque basado en plantillas en varios tipos de tokens y contextos organizacionales.
NetworkApplicationHoneytoken
Paper2026
Material revisado: AbstractEl trabajo describe el diseño de un honeypot inalámbrico y portátil basado en Raspberry Pi para detectar y analizar ataques de fuerza bruta SSH. Mediante la simulación de un servicio SSH vulnerable con el honeypot Cowrie, el sistema registra intentos de inicio de sesión y comportamiento de atacantes en tiempo real para estudiar patrones de ataque y mejorar medidas de seguridad.
NetworkHoneypot
Software abierto2026
Material revisado: Metadatos del repositorioRepositorio que documenta port listener / honeypot in Rust with protocol guessing and safe string display
NetworkHoneypot
Software abierto2026
Material revisado: Metadatos del repositorioRepositorio que documenta honeypot detection toolkit
NetworkHoneypot
Paper2026
Material revisado: AbstractEsta tesis propone modelos de teoría de juegos y optimización para el endurecimiento de grafos de ataque en Active Directory. Según los autores, se introduce un modelo de colocación de honeypots/decoys basado en minimizar rutas cortas y nodos alcanzables por Domain Admin, además de estrategias que consideran la naturaleza dinámica del grafo y modelos de priorización adaptativa con retroalimentación del administrador. Los autores señalan que los problemas subyacentes son computacionalmente intratables.
IdentityNetworkHoneypotDecoy
Paper2026
Material revisado: AbstractEste trabajo propone Federated TGCN-A2C, una arquitectura que integra redes convolucionales de grafos temporales, gemelos digitales basados en LSTM y un agente de actor-crítico federado para decidir entre permitir, aislar o redirigir tráfico a honeypots en dispositivos IoT/IoMT. Los autores reportan evaluaciones en conjuntos de datos públicos de ciberseguridad y análisis de explicabilidad para respaldar la toma de decisiones del sistema.
IoTNetworkHoneypotAdversary engagement
Paper2026
Material revisado: AbstractEl trabajo describe el diseño e implementación de un sistema honeypot de interacción alta para LLM, orientado a detectar y analizar el comportamiento de ataques basados en modelos de lenguaje. Los autores proponen una estrategia que inserta acertijos ocultos en el código fuente de páginas web para consumir tokens del LLM, junto con detección heurística multidimensional y visualización mediante mapas de calor de tokens.
ApplicationHoneypot
Paper2026
Material revisado: AbstractLos autores describen la aplicación del aprendizaje por refuerzo para mejorar la generación de respuestas en honeypots y presentan Q-Cowrie, una adaptación del honeypot de interacción media Cowrie orientada a aumentar el engaño y permitir decisiones adaptativas durante la interacción con atacantes. Señalan que realizaron dos estudios experimentales, uno con Cowrie para capturar ataques y modelar el proceso de decisión de los atacantes mediante un proceso de decisión de Markov, y otro con Q-Cowrie para apoyar interacciones adaptativas.
NetworkHoneypotAdversary engagement