譯者 | 陳峻

審校 | 重樓

不知你是否聽說過網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的一種防護技術(shù)--蜜罐（Honeypot），此類系統(tǒng)著眼于系統(tǒng)安全態(tài)勢變化的防御性，能夠有效地抵御狡猾的攻擊者行為。不過，在攻擊水平和方式日趨自動化、智能化的今天，有人質(zhì)疑蜜罐系統(tǒng)是否還能勝任新型的網(wǎng)絡(luò)安全實踐，甚至發(fā)出了“蜜罐老矣，還能飯否？”的疑問。下面我將和大家詳細討論蜜罐系統(tǒng)的發(fā)展歷史、基本思想以及如何應(yīng)對最新的技術(shù)迭代。

蜜罐系統(tǒng)的歷史

蜜罐的概念，無論是字面含義還是其寓意，都有著悠久的歷史。它常指通過故意放置甜蜜且令人無法抗拒的誘餌，以達到誘捕他人的目的。作為一種欺騙式防御策略的形式，軍事上會使用諸如木制防御工事或假軍隊作為誘餌來誤導(dǎo)敵人，旨在從真實的目標上引開火力或攻擊。在間諜活動中，受過訓練的特工可以引誘對手透露秘密或犯下戰(zhàn)略性錯誤。

在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，蜜罐是一套用來引誘攻擊者的系統(tǒng)或環(huán)境，為其提供看似有價值的數(shù)據(jù)或訪問權(quán)限。《網(wǎng)絡(luò)欺騙：最新技術(shù)、趨勢和開放挑戰(zhàn)》一書曾提到：1989 年，Gene Spafford 推出了具有欺騙功能的主動防御策略，這是網(wǎng)絡(luò)安全的一個轉(zhuǎn)折點。到了 1990 年代，F(xiàn)red Cohen 使用 Deception Toolkit （DTK） 和 Honeynet Project 等工具正式將這一想法付諸實踐。那個時代的早期數(shù)字化蜜罐往往是直接且靜態(tài)的。不過，它們?yōu)?/span>這種全新的防御方法奠定了基礎(chǔ)，即：不僅僅是將攻擊者拒之門外，而且在引誘過程中學習他們的行為。

數(shù)字時代的網(wǎng)絡(luò)欺騙

如今，蜜罐已被認為是網(wǎng)絡(luò)欺騙 （Cyber Deception，CYDEC）的重要組成部分。它通過故意誤導(dǎo)等手段，來迷惑攻擊者，不但增加其成本開銷，而且能夠收集到有價值的情報。而與旨在阻斷或警報的防火墻或入侵檢測系統(tǒng)不同，蜜罐系統(tǒng)更著眼于主動研究和學習攻擊者的方法，進而通過在其攻擊過程中引入不確定性，來阻止后續(xù)的攻擊。

現(xiàn)代化的蜜罐更擅長創(chuàng)造出可信的虛擬環(huán)境。它與 CYDEC 分類法保持一致，后者將策略分為五個層次，分別是：戰(zhàn)略（進攻或防御）、維度（數(shù)據(jù)、系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)）、階段（預(yù)防、檢測、響應(yīng)）、策略（例如，誘騙）和技術(shù)（例如，蜜罐、混淆）。

蜜罐的演變

過去的靜態(tài)蜜罐系統(tǒng)相對比較簡單，僅能模擬 SSH 或 FTP等服務(wù)，并通過記錄基本的交互，來分析攻擊者的行為。相比之下，現(xiàn)代蜜罐系統(tǒng)是動態(tài)和智能的，可以利用人工智能（AI）和機器學習（ML），來逼真地以自適應(yīng)的方式與攻擊者互動。目前，新型的蜜罐系統(tǒng)主要包括如下五種：

1.HoneyGPT：將 AI 引入防御第一線

HoneyGPT 代表了蜜罐技術(shù)的飛躍。通過集成 ChatGPT 等大語言模型 （LLM），HoneyGPT 可以在類似人類的詳細交談中，與攻擊者互動。通常，它使用結(jié)構(gòu)化的提示工程來維持對話，給攻擊者營造出真實參與的錯覺。這種方法可幫助防御者收集有關(guān)攻擊者各項行為、策略和目標的關(guān)鍵見解。

HoneyGPT 的關(guān)鍵之處在于它能夠模仿真實用戶或系統(tǒng)管理員。例如，那些旨在探查客戶服務(wù)聊天機器人的攻擊者，可能會在不知不覺中與蜜罐持續(xù)交互，覬覦在此過程中發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)釣魚機會或其他漏洞。而收集到這些情報，防御可先發(fā)制人地在其他地方，抵御類似的攻擊。當然，HoneyGPT 并非沒有限制，它的有效性在很大程度上取決于其提示的質(zhì)量，以及處理非結(jié)構(gòu)化或意外輸入的能力。

2.LLM Honeypot：主動網(wǎng)絡(luò)防御

LLM Honeypot 通過在已知攻擊者行為的數(shù)據(jù)集上，微調(diào)預(yù)訓練的語言模型，來拓展AI 驅(qū)動的蜜罐概念。據(jù)此，蜜罐系統(tǒng)能夠?qū)崟r預(yù)測和適應(yīng)對抗戰(zhàn)術(shù)，進而將被動防御轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃臃烙?/span>
例如，此類系統(tǒng)會提供一個“誘餌”管理界面。該界面不僅能響應(yīng)攻擊者的查詢，而且會智能地調(diào)整其行為，以延長交互時間，進而收集到更多的數(shù)據(jù)。雖然這種方法具有巨大的應(yīng)用潛力，但是它需要訪問大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集和巨量的計算資源，因此它對于小型組織來說，可能難以駕馭。

3.HoneyDOC：模塊化和可擴展的欺騙

HoneyDOC 為蜜罐設(shè)計引入了模塊化，將其分為 Decoy、Captor 和 Orchestrator 組件，以便在從企業(yè)網(wǎng)絡(luò)到 IoT 系統(tǒng)等不同的環(huán)境中，進行定制化的部署。

通過模塊化的轉(zhuǎn)變，組織能夠根據(jù)自己的實際需求來構(gòu)建蜜罐系統(tǒng)。例如，醫(yī)療保健提供商可以創(chuàng)建誘餌電子健康記錄 （EHR，Electronic Health Record） 系統(tǒng)，而制造型企業(yè)可以模擬出支持 IoT 的工廠車間。在高度動態(tài)的環(huán)境中，部署此類系統(tǒng)可能會帶來集成和延遲等挑戰(zhàn)。

4.工業(yè)蜜罐系統(tǒng)：保護關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施

工業(yè)蜜罐系統(tǒng)專注于運營技術(shù)（OT），復(fù)刻電網(wǎng)、水處理廠和制造系統(tǒng)等環(huán)境。通過模擬復(fù)雜的工業(yè)協(xié)議，它們提供了針對關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施攻擊者的獨特防御。值得一提的是：此類蜜罐會使用長短期記憶（LSTM，Long Short-Term Memory） 網(wǎng)絡(luò)，來實時模擬工業(yè)流程，為攻擊者創(chuàng)建令人信服的誘餌。

雖然該蜜罐系統(tǒng)解決了OT 環(huán)境通常安全性較差且針對性較強這一關(guān)鍵需求，但是它們需要對工業(yè)系統(tǒng)進行精確的建模才能有效，這也可能成為其落地生效的重大障礙之一。

5.區(qū)塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)蜜罐：保護邊緣

區(qū)塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)往往帶有獨特的漏洞。因此，為這些環(huán)境設(shè)計的蜜罐需要利用去中心化的系統(tǒng)和智能合約，在 IoT 網(wǎng)絡(luò)中動態(tài)部署誘餌。例如，一個虛假的區(qū)塊鏈節(jié)點可以吸引那些試圖利用交易驗證弱點的攻擊者。

雖然這些蜜罐系統(tǒng)在解決新技術(shù)漏洞方面非常有效，但是它們也可能會引入額外的計算開銷，甚至可能對于那些熟悉區(qū)塊鏈和 IoT 環(huán)境的攻擊者來說不那么奏效。

未來的挑戰(zhàn)

盡管取得了上述進步，但是蜜罐系統(tǒng)仍面臨重大的挑戰(zhàn)，比如：

• 可擴展性：在大型網(wǎng)絡(luò)中，創(chuàng)建和維護逼真的誘餌仍然是一個技術(shù)難題。
• AI 進化：雖然 AI 驅(qū)動的蜜罐前景廣闊，但攻擊者也在使用 AI 來識別和繞過誘餌。
• 動態(tài)威脅：隨著攻擊者變得越來越老練，蜜罐必須不斷創(chuàng)新以保持有效。

可見，為了應(yīng)對未來的各種挑戰(zhàn)，蜜罐系統(tǒng)需要通過與頂尖 AI 模型的集成、以及自動化的方式，用魔法戰(zhàn)勝魔法。

部署蜜罐的挑戰(zhàn)

雖然蜜罐系統(tǒng)一直以來都能夠給安全專家提供寶貴的見解和防御能力，但是我們在部署的過程中需謹慎小心，應(yīng)通過仔細規(guī)劃和法律咨詢，來避免觸碰法律、道德和運營底線，進而降低部署的風險。具體而言，我們可以從如下方面予以重視：

• 隱私問題：蜜罐通常會收集攻擊者的數(shù)據(jù)，其中不乏可識別到的個人信息。在歐盟等司法管轄區(qū)內(nèi)，由于《通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR） 已將 IP 地址歸類為個人數(shù)據(jù)，因此這可能會帶來合規(guī)風險。而即便是攻擊者也可能受到 GDPR 的保護。為此組織必須確保其蜜罐的配置，能夠恪守在合乎道德和法律框架內(nèi)處理數(shù)據(jù)。
• 責任風險：如果蜜罐遭受入侵并被用于對其他系統(tǒng)發(fā)起攻擊，那么部署該蜜罐的組織則可能面臨賠償與問責。為此，組織必須采取強有力的安全措施，來防止此類濫用。
• 誘捕問題：由于誘捕的概念實際上是誘使某人犯下他們本來不會犯下的罪行，那么從合法性角度來說，蜜罐系統(tǒng)只能被動地觀察和分析攻擊者的行為，而不應(yīng)主動鼓勵對方實施非法行為。
• 司法挑戰(zhàn)：網(wǎng)絡(luò)攻擊行為經(jīng)常會跨越國際邊界，并造成執(zhí)法與合規(guī)的復(fù)雜化。例如，在一個國家/地區(qū)收集的數(shù)據(jù)，卻可能受另一個國家/地區(qū)隱私法的約束，從而造成法律灰色區(qū)域。

小結(jié)

綜上所述，蜜罐系統(tǒng)已經(jīng)從過去簡單的陷阱，轉(zhuǎn)變?yōu)樵诂F(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)安全中發(fā)揮關(guān)鍵性作用的動態(tài)工具。通過集成人工智能、機器學習和模塊化架構(gòu)，它們在對抗不斷演變的網(wǎng)絡(luò)威脅方面仍然不可或缺。無論是保護關(guān)鍵性基礎(chǔ)設(shè)施、IoT 系統(tǒng)，還是與攻擊者進行欺騙性交互，蜜罐系統(tǒng)都被證明：最好的防御往往源于戰(zhàn)略性的欺騙。在現(xiàn)代化數(shù)字世界中，隨著網(wǎng)絡(luò)安全威脅變得越來越復(fù)雜，蜜罐系統(tǒng)的適應(yīng)性、欺騙效果、以及情報收集能力，都需要與時俱進，并順應(yīng)不斷發(fā)展的安全實踐和監(jiān)管限制。

譯者介紹

陳峻（Julian Chen），51CTO社區(qū)編輯，具有十多年的IT項目實施經(jīng)驗，善于對內(nèi)外部資源與風險實施管控，專注傳播網(wǎng)絡(luò)與信息安全知識與經(jīng)驗。

原文標題：Do Honeypots Still Matter?，作者：Sal Kimmich