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
Paper2018
Material revisado: AbstractEste trabajo propone aplicar una estrategia de engaño cibernético en redes de área local inalámbricas, mediante señuelos que son honeypots, para detectar y caracterizar actividad maliciosa como el acceso point de gemelo malvado. Los autores describen además cómo la misma aproximación puede emplearse para recopilar información sobre la actividad del atacante y para detectar ataques de SSL stripping y DNS spoofing.
NetworkHoneypotDecoy
Paper2018
Material revisado: Metadatos editorialesRegistro bibliográfico sobre trazabilidad de ransomware con deception. El resumen y los resultados aún requieren lectura.
EndpointDecoy
Paper2018
Material revisado: AbstractLos autores describen el uso de honeypots como tecnología de señuelo desplegada en una red, con el propósito de defender dispositivos IoT de ataques y recopilar información sobre el dispositivo del atacante. El trabajo presenta cómo los honeypots, al actuar como modelos de engaño de bajo coste, atraen a los atacantes para preservar la información frente a ataques.
IoTNetworkHoneypotDecoy
Paper2018
Material revisado: Metadatos editorialesRegistro bibliográfico sobre modelado visual de deception. El resumen y los resultados aún requieren lectura.
NetworkDecoy
Paper2017
Material revisado: Metadatos editorialesRegistro bibliográfico sobre lógica probabilística de deception. El resumen y los resultados aún requieren lectura.
NetworkDecoy
Paper2017
Material revisado: Metadatos editorialesRegistro bibliográfico sobre tecnologías habilitadoras de deception. El resumen y los resultados aún requieren lectura.
NetworkDecoy
Paper2016
Material revisado: Metadatos editorialesRegistro bibliográfico sobre un sistema adaptativo de deception. El resumen y los resultados aún requieren lectura.
NetworkDecoy
Experiencia—
Material revisado: Página públicaRelato de selección y piloto de ShadowPlex publicado por Acalvio para una empresa de bienes de consumo.
CloudIdentityDecoy
Experiencia—
Material revisado: Página públicaRelato de un fabricante industrial publicado por Acalvio; se registra como experiencia del proveedor.
OT/ICSDecoy
Producto—
Material revisado: Página públicaLectura críticaProducto principalmente de microsegmentación cuya documentación incluye redirección dinámica hacia un entorno de engaño; se registra esa capacidad relacionada.
NetworkOT/ICSDecoyMoving target defense
Software abierto—
Material revisado: Documentación del repositorioProyecto honeypot (ahora desactualizado) que despliega clientes y servicios señuelo para detectar compromisos mediante discrepancias en tráfico y reutilización de credenciales honeytoken.
NetworkIdentityHoneypotHoneytoken
Experiencia—
Material revisado: Página públicaLectura críticaRelato de uso de Fidelis Deception en un hospital infantil norteamericano publicado por el proveedor.
NetworkIdentityDecoy