Técnica defensiva
Datos, credenciales o identificadores creados para generar una señal cuando alguien los consulta o utiliza.
Pregunta de investigación
La definición y las consideraciones técnicas deben contrastarse con la fuente primaria. Las fichas del Atlas registran una selección de recursos etiquetados con este tema; una coincidencia de etiqueta no demuestra resultados operativos.
Cruce de tipos
Estas cifras representan fichas etiquetadas en el Atlas, no la cantidad mundial de trabajos u ofertas.
Biblioteca enlazada
El artículo presenta PHANTOM, un marco que genera honeytokens codificando conocimiento específico de la organización (nombres de dominio, convenciones de servicios, lenguajes tecnológicos y distribuciones realistas de secretos) en una tubería multicomponente. Los autores formalizan una puntuación de credibilidad de cuatro componentes y la usan para comparar PHANTOM con una línea base de plantillas.
Dentro de una propuesta de gobernanza para agentes de IA, el preprint describe valores canario plantados y transformaciones precalculadas para detectar su exfiltración.
Artículo de Pacheco y Staino publicado en las memorias SACS 2026 que describe el diseño educativo reproducible de Cyber Deception Playground.
El autor modela los honeytokens como un problema de diseño de información seguido de adquisición de información por el adversario, quien puede pagar por identificarlos mediante fingerprinting. Analiza cómo la prevalencia de trampas instaladas, los costos de fingerprinting y los costos de ajuste afectan la calibración del señuelo y la activación de trampas.
Este trabajo estudia la exfiltración de credenciales por agentes LLM mediante inyección indirecta de prompts, proponiendo tres defensas complementarias según los autores: sondas de activación para detección previa a la salida, honeytokens calibrados mediante predicción conforme dividida, y un presupuesto acumulado de fuga de información a lo largo de conversaciones de múltiples turnos. Los autores reportan resultados preliminares en experimentos controlados con modelos de pesos abiertos y un conjunto sintético de múltiples turnos de tamaño reducido.
Laboratorio abierto con Docker Compose, servicios vulnerables, niveles configurables de engaño, monitoreo y un entorno atacante para formación e investigación controlada.