Paper2025
Material revisado: AbstractLos autores proponen un modelo teórico de juegos de suma no nula para representar las interacciones estratégicas entre atacantes y defensores cibernéticos, incorporando funciones de pago que consideran probabilidades y costos de exploits, valores de nodos de red y costos de despliegue de honeypots. Mediante simulaciones, derivan equilibrios de Nash para informar decisiones estratégicas de defensa, encontrando que exploits de alta probabilidad y bajo costo como phishing requieren mecanismos de defensa priorizados.
NetworkHoneypot
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Material revisado: AbstractEste artículo presenta un marco de defensa automatizado para entornos de nube que utiliza telemetría de honeypots de interacción media a alta para actualizar reglas de firewall en tiempo real. Según los autores, el sistema integra el honeypot Cowrie, herramientas nativas de Azure y clasificación alineada con MITRE ATT&CK dentro de un ciclo de retroalimentación cerrado. Los autores reportan un tiempo medio de bloqueo de 0.86 segundos y la clasificación de más de 12,000 intentos SSH en pruebas experimentales.
CloudNetworkHoneypotAdversary engagement
Paper2025
Material revisado: AbstractSegún el resumen, los autores proponen un sistema de guardrail basado en honeypot que utiliza un modelo señuelo ajustado para generar respuestas ambiguas y no accionables que sirven de cebo para detectar intenciones maliciosas durante interacciones de múltiples turnos con LLMs. El trabajo introduce métricas (HUS y DER) para evaluar la atracción del cebo y el equilibrio entre seguridad y usabilidad, con experimentos iniciales sobre un conjunto de datos de jailbreak multi-turno aplicados a GPT-4o.
ApplicationHoneypotAdversary engagement
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Material revisado: AbstractLos autores presentan un entorno simulado tipo Gym para el aprendizaje por refuerzo adversarial en seguridad de redes, en el que agentes atacantes y defensores entrenados con DQN compiten en un marco de recompensa de suma cero. El entorno modela ataques de fuerza bruta y defensas reactivas, incluyendo trampas tipo honeypot y limitación de tasa adaptativa, y los autores reportan que la observabilidad del defensor y la efectividad de las trampas crean barreras sustanciales frente a los ataques.
NetworkHoneypotAdversary engagement
Paper2025
Material revisado: AbstractEl trabajo describe un sistema de detección de intrusiones basado en aprendizaje automático, complementado con la integración del honeypot Cowrie para capturar datos de comportamiento de atacantes y así mejorar la detección de indicadores de compromiso y patrones de ataque. Los autores presentan una arquitectura multi-VM aislada, modelos supervisados y no supervisados (Random Forest, Logistic Regression, Isolation Forest), una API en Flask para clasificación en tiempo real y cuadros de mando en Kibana y Power BI, con el propósito de detectar tanto amenazas conocidas como desconocidas.
NetworkHoneypot
Paper2025
Material revisado: AbstractLos autores proponen ADLAH, una arquitectura conceptual de honeynet adaptativo que emplea aprendizaje por refuerzo para decidir en tiempo real cuándo escalar sesiones desde sensores de baja interacción hacia honeypots de alta interacción provisionados dinámicamente. Se describe como un prototipo del mecanismo central de decisión, sin validación a escala real debido a la falta de datos en vivo suficientes.
NetworkHoneypotAdversary engagement
Paper2025
Material revisado: AbstractLos autores presentan ADIRDS, un sistema de monitoreo en línea que modela el sistema real como un grafo y vigila activos críticos, desplegando honeypots realistas con contexto empresarial similar al sistema real para atrapar atacantes y recolectar evidencia cuando los registros son insuficientes. Según los autores, aplicaron el sistema a un caso real capturando 38 direcciones IP de atacantes únicas.
NetworkHoneypotDecoy
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Material revisado: Página públicaEl artículo estudia archivos cargados por atacantes en un honeypot en la nube y los utiliza para comparar la detección basada en firmas de programas antivirus.
CloudHoneypot
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Material revisado: AbstractEl estudio analiza patrones y tácticas de actores maliciosos mediante una versión modificada de T-Pot Honeypot, con múltiples honeypots en contenedores Docker que emulan servicios vulnerables. Busca recopilar y analizar intentos de explotación, evasión y credenciales para caracterizar amenazas y ajustar la ciberdefensa.
NetworkHoneypot
Paper2025
Material revisado: AbstractSegún los autores, este artículo propone un marco de juego cibernético bi-nivel para diseñar mecanismos de engaño defensivo que exploten las vulnerabilidades cognitivas de atacantes persistentes avanzados (APT). El enfoque combina un diseño estratégico de defensas de decepción con acciones tácticas y operativas, y los autores reportan mejoras numéricas en las recompensas totales del defensor mediante el despliegue oportuno de técnicas de engaño.
NetworkAdversary engagement
Software abierto2025
Material revisado: Metadatos del repositorioAporte del editorFramework experimental que genera perfiles ficticios y actividad de usuarios para dar contexto a entornos señuelo; el repositorio documenta narrativas, perfiles e integración con modelos de lenguaje.
EndpointNetworkDecoyAdversary engagement
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Material revisado: AbstractEste trabajo presenta un análisis longitudinal del comportamiento de atacantes mediante HoneyTrap, un marco de honeypots adaptativos desplegado en nodos distribuidos geográficamente para emular servicios vulnerables. Según los autores, se recopilaron más de 60.3 millones de eventos durante 24 días, con los datos transformados a formato Parquet para análisis escalable. Los autores informan que el tráfico HTTP/HTTPS y los ataques de fuerza bruta SSH fueron predominantes, junto con actividad dirigida a servicios menos comunes como Minecraft y SMB.
NetworkIoTHoneypot
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Material revisado: AbstractEl trabajo aborda la clasificación de vulnerabilidades CVE según cuáles se explotan con más frecuencia, usando datos recogidos de un honeypot T-pot. Los autores describen un plan de recopilación y análisis con Elasticsearch, Kibana y Suricata, orientado a identificar vulnerabilidades atractivas para actores maliciosos y su riesgo para la Universidad Politécnica Estatal del Carchi.
NetworkHoneypot
Paper2025
Material revisado: AbstractLos autores presentan D3O-IIoT, un modelo de aprendizaje por refuerzo que coordina dinámicamente técnicas de engaño como despliegue de honeypots, defensa de objetivo móvil, inyección de telemetría falsa y aislamiento de nodos, guiándose por monitoreo de amenazas en tiempo real. El problema de defensa se formula como un Proceso de Decisión de Markov, donde un agente Dueling Deep Q-Network maximiza una recompensa multiobjetivo para equilibrar mitigación de ataques, interacción de engaño, control de falsos positivos y costo de recursos.
IoTOT/ICSHoneypotMoving target defense
Paper2025
Material revisado: AbstractSegún los autores, este trabajo propone el diseño e implementación de un honeypot basado en modelos de lenguaje grandes (LLM) que simula un servidor LDAP, protocolo crítico para la gestión de identidad y acceso en organizaciones. La solución busca ofrecer una herramienta flexible y realista capaz de interactuar de forma convincente con atacantes, contribuyendo a la detección temprana y al análisis de amenazas.
IdentityNetworkHoneypot
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Material revisado: AbstractEste trabajo presenta una metodología impulsada por aprendizaje automático que combina principios de engaño cibernético críptico y mimético para proteger circuitos integrados frente a ataques de ingeniería inversa, utilizando un autoencoder variacional (AIG-VAE) y nuevas variantes de puertas encubiertas. Los autores informan que los experimentos muestran efectividad en mantener la funcionalidad mientras se logran altas puntuaciones de camuflaje y similitud.
EndpointDecoy
Software abierto2025
Material revisado: Metadatos del repositorioRepositorio sobre simulación de DNS; documentación y mantenimiento requieren revisión adicional.
NetworkHoneypot
Paper2025
Material revisado: AbstractSegún los autores, este trabajo presenta EtherBee, un conjunto de datos global que integra métricas de nodos Ethereum, metadatos de tráfico de red y registros de interacción con honeypots, recolectados desde diez puntos geográficos durante tres meses. El objetivo declarado es correlacionar datos de nodos con sesiones de red y eventos de seguridad para estudiar actividad benigna y maliciosa, estabilidad de nodos y amenazas a nivel de red, además de analizar cómo ciertas optimizaciones de clientes pueden concentrar geográficamente la red.
NetworkHoneypot
Paper2025
Material revisado: AbstractEl estudio compara métricas propuestas para atributos de archivos señuelo (honeyfiles) —Common Token Count y Topic Semantic Matching para el atractivo, y coherencia y cohesión para el realismo— con las percepciones de usuarios humanos que juzgaron muestras de texto en un escenario simulado de brecha de datos en una plataforma de crowdsourcing. Los autores informan que Topic Semantic Matching se alineó con el atractivo percibido, mientras que los resultados para Common Token Count fueron inconsistentes y no concluyentes, y la coherencia y la cohesión no se alinearon de forma consistente con el realismo percibido.
HoneytokenDecoy
Paper2025
Material revisado: Página públicaEl estudio evalúa LLMs para tareas de ciberseguridad, incluida la generación de honeypots, combinando preguntas de conocimiento con una evaluación automatizada de artefactos de seguridad.
NetworkHoneypot
Paper2025
Material revisado: AbstractEste trabajo estudia, mediante el simulador de ciberseguridad HackIT y un experimento con 88 estudiantes de informática, cómo el comportamiento de los atacantes varía según la topología de red (anillo frente a estrella) y la densidad de honeypots (50 % frente a 75 %). Los resultados indican que una mayor densidad de honeypots aumentó la interacción con señuelos, pero también los ataques a sistemas reales en redes de topología centralizada (estrella), mientras que las redes descentralizadas (anillo) resistieron mejor con menos honeypots.
NetworkHoneypotDecoy
Paper2025
Material revisado: Texto completoRegistro bibliográfico sobre integración de honeypots en IIoT. El resumen y los resultados aún requieren lectura.
OT/ICSHoneypot
Software abierto2025
Material revisado: Página públicaGenPot es una arquitectura de honeypot generativo que integra modelos de lenguaje ajustados, skins HTTP de OpenCanary y un servicio FastAPI para despliegue, evaluación e investigación. Es un proyecto educativo y experimental.
NetworkHoneypot
Software abierto2025
Material revisado: Metadatos del repositorioRepositorio que documenta hellPot is a cross-platform portal to endless suffering meant to punish unruly HTTP bots.
ApplicationHoneypot