Paper2026
Material revisado: Página públicaArtículo que describe un conjunto de datos longitudinal de registros de un honeypot SSH de alta interacción, con intentos de conexión, fuerza bruta de autenticación y ejecución de comandos posteriores al acceso. Su propósito es servir como fuente de referencia para investigación empírica y desarrollo de detección de anomalías.
NetworkHoneypot
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Material revisado: AbstractEste trabajo presenta un corpus de conversaciones reales de llamadas de estafa y spam recopiladas mediante un honeypot activo basado en un agente de voz conversacional. Según los autores, el sistema adopta una persona objetivo plausible para sostener interacciones con llamantes fraudulentos, registrando audio, transcripciones y etiquetas automáticas. El estudio describe el sistema de recolección, la estructura de los registros y una evaluación de la realismo y calidad de las etiquetas, además de comparar detectores de estafas entrenados con datos sintéticos frente a tráfico real.
NetworkIdentityHoneypotDecoy
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Material revisado: AbstractLos autores proponen TAB-DEN, un marco para sistemas sanitarios de IoT que combina blockchain permisionada con consenso Prueba de Autoridad para autenticación descentralizada, una arquitectura jerárquica de servidores edge que calculan puntuaciones de confianza en tiempo real y desvían el tráfico según su fiabilidad, y nodos edge basados en engaño que actúan como entornos tipo honeypot para atraer, aislar y perfilar a los atacantes. El objetivo declarado es proporcionar seguridad escalable y resistente a ataques cuánticos, registrando los eventos de intrusión mediante un esquema de firma post-cuántico basado en retículos para que los registros de ataque resulten inmutables y verificables en el libro mayor distribuido.
IoTNetworkHoneypotDecoy
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Material revisado: AbstractEl 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.
NetworkDecoyMoving target defense
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Material revisado: AbstractLos autores presentan un marco bayesiano de Stackelberg con múltiples atacantes para asignar honeypots en una red dirigida, modelando a cada atacante como seguidor con tipo latente y al defensor reoptimizando mediante un programa lineal entero mixto estilo DOBSS bajo creencias posteriores. Buscan escalar la defensa a grafos realistas mediante estructuras por capas y poda.
NetworkHoneypotDecoy
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Material revisado: AbstractLos autores presentan AdvancedShelLM, un honeypot SSH basado en LLM que utiliza una arquitectura multiagente (Manager y Worker) para mejorar la comprensión de comandos y la capacidad de engaño respecto a su predecesor shelLM. Según el resumen, el sistema fue evaluado mediante pruebas unitarias, un atacante de IA, atacantes humanos y un despliegue en Internet.
NetworkEndpointHoneypotDecoy