譯者 | 陳峻

審校 | 重樓

不知你是否聽說過網絡安全領域的一種防護技術--蜜罐（Honeypot），此類系統著眼于系統安全態勢變化的防御性，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，有人質疑蜜罐系統是否還能勝任新型的網絡安全實踐，甚至發出了“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的發展歷史、基本思想以及如何應對最新的技術迭代。

蜜罐系統的歷史

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略性錯誤。

在網絡安全領域，蜜罐是一套用來引誘攻擊者的系統或環境，為其提供看似有價值的數據或訪問權限。《網絡欺騙：最新技術、趨勢和開放挑戰》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，這是網絡安全的一個轉折點。到了 1990 年代，Fred Cohen 使用 Deception Toolkit （DTK） 和 Honeynet Project 等工具正式將這一想法付諸實踐。那個時代的早期數字化蜜罐往往是直接且靜態的。不過，它們為這種全新的防御方法奠定了基礎，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。

數字時代的網絡欺騙

如今，蜜罐已被認為是網絡欺騙 （Cyber Deception，CYDEC）的重要組成部分。它通過故意誤導等手段，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不同，蜜罐系統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，來阻止后續的攻擊。

現代化的蜜罐更擅長創造出可信的虛擬環境。它與 CYDEC 分類法保持一致，后者將策略分為五個層次，分別是：戰略（進攻或防御）、維度（數據、系統、網絡）、階段（預防、檢測、響應）、策略（例如，誘騙）和技術（例如，蜜罐、混淆）。

蜜罐的演變

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

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，它使用結構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攻擊者各項行為、策略和目標的關鍵見解。

HoneyGPT 的關鍵之處在于它能夠模仿真實用戶或系統管理員。例如，那些旨在探查客戶服務聊天機器人的攻擊者，可能會在不知不覺中與蜜罐持續交互，覬覦在此過程中發現網絡釣魚機會或其他漏洞。而收集到這些情報，防御可先發制人地在其他地方，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量，以及處理非結構化或意外輸入的能力。

2.LLM Honeypot：主動網絡防御

LLM Honeypot 通過在已知攻擊者行為的數據集上，微調預訓練的語言模型，來拓展AI 驅動的蜜罐概念。據此，蜜罐系統能夠實時預測和適應對抗戰術，進而將被動防御轉變為主動防御。
例如，此類系統會提供一個“誘餌”管理界面。該界面不僅能響應攻擊者的查詢，而且會智能地調整其行為，以延長交互時間，進而收集到更多的數據。雖然這種方法具有巨大的應用潛力，但是它需要訪問大量高質量的數據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 為蜜罐設計引入了模塊化，將其分為 Decoy、Captor 和 Orchestrator 組件，以便在從企業網絡到 IoT 系統等不同的環境中，進行定制化的部署。

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

4.工業蜜罐系統：保護關鍵基礎設施

工業蜜罐系統專注于運營技術（OT），復刻電網、水處理廠和制造系統等環境。通過模擬復雜的工業協議，它們提供了針對關鍵基礎設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） 網絡，來實時模擬工業流程，為攻擊者創建令人信服的誘餌。

雖然該蜜罐系統解決了OT 環境通常安全性較差且針對性較強這一關鍵需求，但是它們需要對工業系統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.區塊鏈和物聯網蜜罐：保護邊緣

區塊鏈和物聯網等新興技術往往帶有獨特的漏洞。因此，為這些環境設計的蜜罐需要利用去中心化的系統和智能合約，在 IoT 網絡中動態部署誘餌。例如，一個虛假的區塊鏈節點可以吸引那些試圖利用交易驗證弱點的攻擊者。

雖然這些蜜罐系統在解決新技術漏洞方面非常有效，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塊鏈和 IoT 環境的攻擊者來說不那么奏效。

未來的挑戰

盡管取得了上述進步，但是蜜罐系統仍面臨重大的挑戰，比如：

• 可擴展性：在大型網絡中，創建和維護逼真的誘餌仍然是一個技術難題。
• AI 進化：雖然 AI 驅動的蜜罐前景廣闊，但攻擊者也在使用 AI 來識別和繞過誘餌。
• 動態威脅：隨著攻擊者變得越來越老練，蜜罐必須不斷創新以保持有效。

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

部署蜜罐的挑戰

雖然蜜罐系統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，應通過仔細規劃和法律咨詢，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據，其中不乏可識別到的個人信息。在歐盟等司法管轄區內，由于《通用數據保護條例》（GDPR） 已將 IP 地址歸類為個人數據，因此這可能會帶來合規風險。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處理數據。
• 責任風險：如果蜜罐遭受入侵并被用于對其他系統發起攻擊，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，蜜罐系統只能被動地觀察和分析攻擊者的行為，而不應主動鼓勵對方實施非法行為。
• 司法挑戰：網絡攻擊行為經常會跨越國際邊界，并造成執法與合規的復雜化。例如，在一個國家/地區收集的數據，卻可能受另一個國家/地區隱私法的約束，從而造成法律灰色區域。

小結

綜上所述，蜜罐系統已經從過去簡單的陷阱，轉變為在現代網絡安全中發揮關鍵性作用的動態工具。通過集成人工智能、機器學習和模塊化架構，它們在對抗不斷演變的網絡威脅方面仍然不可或缺。無論是保護關鍵性基礎設施、IoT 系統，還是與攻擊者進行欺騙性交互，蜜罐系統都被證明：最好的防御往往源于戰略性的欺騙。在現代化數字世界中，隨著網絡安全威脅變得越來越復雜，蜜罐系統的適應性、欺騙效果、以及情報收集能力，都需要與時俱進，并順應不斷發展的安全實踐和監管限制。

譯者介紹

陳峻（Julian Chen），51CTO社區編輯，具有十多年的IT項目實施經驗，善于對內外部資源與風險實施管控，專注傳播網絡與信息安全知識與經驗。

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