Técnica defensiva
Cambios deliberados del entorno que pueden dificultar el reconocimiento. Se trata como área relacionada cuando no hay engaño explícito.
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 propone un marco que combina teoría de juegos con componentes basados en transformers para cuantificar, modelar y optimizar el engaño cibernético. Los autores definen métricas de superficie de ataque engañosa y las integran en un juego de señalización, con el fin de orientar estrategias de decepción adaptativas.
Los autores proponen un marco antifrágil que emplea engaño cibernético con señuelos adaptativos y movimientos dinámicos de red para generar señales adversarias, inferir perfiles de actores de amenaza y apoyar decisiones proactivas. Una ontología de inteligencia de amenazas y un grafo de conocimiento con atributos semánticos representan relaciones tácticas y estratégicas entre atacantes y objetivos.
Este 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.
Los autores proponen SecuPi, un sistema compacto basado en Raspberry Pi que combina monitorización de tráfico en tiempo real, detección híbrida de intrusiones (firmas y aprendizaje automático) y respuesta automática a amenazas. Como mecanismos de engaño y defensa proactiva, plantean el uso de honeypots junto con actualizaciones automáticas de cortafuegos y defensa de objetivo móvil (MTD).
Los autores proponen un sistema de defensa cibernética proactiva que combina engaño, simulación de entorno adversario y aprendizaje por refuerzo profundo, con vectores de ataque generados mediante GAN para emular amenazas de día cero y polimórficas. El objetivo es entrenar políticas de defensa adaptativas al contexto que detecten comportamientos maliciosos, reorienten vectores de detección y activen trampas de engaño, evaluado con tráfico bueno y adversario en una red sintética de red eléctrica inteligente.
Este artículo presenta ShellGames, un simulador de shell SSH basado en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) diseñado para sostener sesiones interactivas de engaño creíbles con adversarios. Según los autores, el sistema combina técnicas como razonamiento en cadena, gestión de memoria, ejecución especulativa de comandos, enrutamiento a entornos sandbox y detección de subversión para superar limitaciones comunes de los LLM. Los autores reportan mejoras en precisión, consistencia y seguimiento de estado frente a líneas base, y un estudio con usuarios que indica una realismo percibido comparable a un shell real.