Jak zbudować honeypot w Python: praktyczny przewodnik po oszustwach bezpieczeństwa
W cyberbezpieczeństwie honeypot to system wabików, który ma na celu przyciągnięcie, a następnie wykrywanie potencjalnych atakujących próbujących zaatakować system. Podobnie jak garnek miodu siedzący na zewnątrz przyciągnąłby muchy.
Pomyśl o tych Honeypotach jako o kamerach bezpieczeństwa dla Twojego systemu. Tak jak kamera bezpieczeństwa pomaga nam zrozumieć, kto próbuje włamać się do budynku i jak to robi, tak te Honeypoty pomogą Ci zrozumieć, kto próbuje zaatakować Twój system i jakich technik używa.
Pod koniec tego samouczka będziesz w stanie napisać demo Honeypota w Pythonie i zrozumieć, jak działają Honeypoty.
Spis treści
Zrozumienie typów Honeypotów
-
Jak założyć środowisko programistyczne
Jak zbudować Core Honeypot
Zaimplementuj odbiorniki sieciowe
Uruchom Honeypot
Napisz symulator ataku Honeypot
Jak analizować dane Honeypot
Względy bezpieczeństwa
Wniosek
Zrozumienie rodzajów honeypotów
Zanim zaczniemy projektować własny Honeypot, szybko poznajmy ich rodzaje:
Honeypoty produkcyjne: Tego typu Honeypoty są umieszczane w rzeczywistym środowisku produkcyjnym i służą do wykrywania rzeczywistych ataków bezpieczeństwa. Są zazwyczaj proste w konstrukcji, łatwe w utrzymaniu i wdrożeniu oraz oferują ograniczoną interakcję w celu zmniejszenia ryzyka.
-
Honeypots badań: Są to bardziej złożone systemy opracowane przez badaczy bezpieczeństwa w celu badania wzorców ataku, przeprowadzania analizy empirycznej tych wzorców, zbierania próbek złośliwego oprogramowania i zrozumienia nowych technik ataku, które nie zostały wcześniej odkryte. Często naśladują całe systemy operacyjne lub sieci, a nie zachowują się jak aplikacja w środowisku produkcyjnym.
Na potrzeby tego samouczka zbudujemy Honeypot o średniej interakcji, który będzie rejestrował próby połączeń i podstawowe zachowania atakującego.
Jak skonfigurować środowisko programistyczne
Zacznijmy od założenia środowiska programistycznego w Python. Uruchom następujące polecenia:
import socket
import sys
import datetime
import json
import threading
from pathlib import Path
# Configure logging directory
LOG_DIR = Path("honeypot_logs")
LOG_DIR.mkdir(exist_ok=True)
Będziemy trzymać się wbudowanych bibliotek, więc nie będziemy musieli instalować żadnych zewnętrznych zależności. Będziemy przechowywać nasze dzienniki w katalogu
Jak zbudować Core Honeypot
Nasz podstawowy Honeypot będzie się składał z trzech elementów:
Słuchaj sieci, który akceptuje połączenia
System logowania do rejestrowania działań
Podstawowa usługa emulacji do interakcji z atakującymi
Zacznijmy teraz od zainicjowania podstawowej klasy Honeypot:
class Honeypot:
def __init__(self, bind_ip="0.0.0.0", ports=None):
self.bind_ip = bind_ip
self.ports = ports or [21, 22, 80, 443] # Default ports to monitor
self.active_connections = {}
self.log_file = LOG_DIR / f"honeypot_{datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.json"
def log_activity(self, port, remote_ip, data):
"""Log suspicious activity with timestamp and details"""
activity = {
"timestamp": datetime.datetime.now().isoformat(),
"remote_ip": remote_ip,
"port": port,
"data": data.decode('utf-8', errors='ignore')
}
with open(self.log_file, 'a') as f:
json.dump(activity, f)
f.write('\n')
def handle_connection(self, client_socket, remote_ip, port):
"""Handle individual connections and emulate services"""
service_banners = {
21: "220 FTP server ready\r\n",
22: "SSH-2.0-OpenSSH_8.2p1 Ubuntu-4ubuntu0.1\r\n",
80: "HTTP/1.1 200 OK\r\nServer: Apache/2.4.41 (Ubuntu)\r\n\r\n",
443: "HTTP/1.1 200 OK\r\nServer: Apache/2.4.41 (Ubuntu)\r\n\r\n"
}
try:
# Send appropriate banner for the service
if port in service_banners:
client_socket.send(service_banners[port].encode())
# Receive data from attacker
while True:
data = client_socket.recv(1024)
if not data:
break
self.log_activity(port, remote_ip, data)
# Send fake response
client_socket.send(b"Command not recognized.\r\n")
except Exception as e:
print(f"Error handling connection: {e}")
finally:
client_socket.close()
Ta klasa zawiera wiele ważnych informacji, więc omówmy każdą funkcję jeden po drugim.
Funkcja __init__ zapisuje numer IP i port, na którym będziemy hostować Honeypot, a także ścieżkę/nazwę pliku dziennika. Będziemy również prowadzić rejestr całkowitej liczby aktywnych połączeń, jakie mamy z Honeypotem.
Funkcja log_activity otrzyma informację o adresie IP, danych i porcie, z którym adres IP próbował się połączyć. Następnie dołączymy te informacje do naszego pliku dziennika w formacie JSON.
Funkcja handle_connection będzie naśladować te usługi, które będą działać na różnych posiadanych portach. Honeypot będzie działał na portach 21, 22, 80 i 443. Usługi te obsługują odpowiednio protokoły FTP, SSH, HTTP i HTTPS. Zatem każdy atakujący próbujący wejść w interakcję z Honeypotem powinien spodziewać się tych usług na tych portach.
Aby naśladować zachowanie tych usług, użyjemy banerów usług, których używają w rzeczywistości. Ta funkcja najpierw wyśle odpowiedni baner, gdy atakujący się połączy, a następnie odbierze dane i zarejestruje je. Honeypot wyśle także do atakującego fałszywą odpowiedź „Polecenie nie zostało rozpoznane”.
Wdrożyć słuchaczy sieci
Zaimplementujmy teraz słuchacze sieci, którzy będą obsługiwać połączenia przychodzące. W tym celu użyjemy prostego programowania gniazd. Jeśli nie wiesz, jak działa programowanie za pomocą gniazd, zapoznaj się z tym artykułem wyjaśniającym niektóre pojęcia z tym związane.
def start_listener(self, port):
"""Start a listener on specified port"""
try:
server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server.bind((self.bind_ip, port))
server.listen(5)
print(f"[*] Listening on {self.bind_ip}:{port}")
while True:
client, addr = server.accept()
print(f"[*] Accepted connection from {addr[0]}:{addr[1]}")
# Handle connection in separate thread
client_handler = threading.Thread(
target=self.handle_connection,
args=(client, addr[0], port)
)
client_handler.start()
except Exception as e:
print(f"Error starting listener on port {port}: {e}")
Funkcja start_listener uruchomi serwer i nasłuchuje na podanym porcie. Wartość bind_ip dla nas będzie wynosić 0.0.0.0, co oznacza, że serwer będzie nasłuchiwał na wszystkich interfejsach sieciowych.
Teraz każdym nowym połączeniem zajmiemy się w osobnym wątku, ponieważ może zaistnieć sytuacja, w której wielu atakujących będzie próbowało wejść w interakcję z Honeypotem lub atakujący skrypt lub narzędzie skanuje Honeypot. Jeśli nie wiesz, jak działa wątki, możesz zapoznać się z tym artykułem wyjaśniającym wątki i współbieżność w Pythonie.
Pamiętaj również, aby umieścić tę funkcję w klasie Core Honeypot .
Uruchom Honeypot
Teraz utwórzmy funkcję main , która uruchomi nasz honeypot.
def main():
honeypot = Honeypot()
# Start listeners for each port in separate threads
for port in honeypot.ports:
listener_thread = threading.Thread(
target=honeypot.start_listener,
args=(port,)
)
listener_thread.daemon = True
listener_thread.start()
try:
# Keep main thread alive
while True:
time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:
print("\n[*] Shutting down honeypot...")
sys.exit(0)
if __name__ == "__main__":
main()
Ta funkcja tworzy klasę honeypot i uruchamia słuchaczy dla każdego z naszych zdefiniowanych portów (21 22,80,443) jako osobny wątek. Teraz będziemy przechowywać nasz główny wątek, który uruchamia nasz rzeczywisty program przy życiu, umieszczając go w nieskończonej pętli. Złóż to wszystko w skrypcie i uruchom.
Napisz symulator ataku Honeypot
Spróbujmy teraz zasymulować niektóre scenariusze ataków i obrać za cel nasz Honeypot, abyśmy mogli zebrać dane w naszym pliku dziennika JSON.
Ten symulator pomoże nam zademonstrować kilka ważnych aspektów dotyczących Honeypotów:
Realistyczne wzorce ataków: symulator będzie symulował typowe wzorce ataków, takie jak skanowanie portów, próby brutalnej siły i exploity specyficzne dla usługi.
Zmienna intensywność: Symulator dostosuje intensywność symulacji, aby sprawdzić, jak Honeypot radzi sobie z różnymi obciążeniami.
Kilka rodzajów ataków: pokaże różne rodzaje ataków, które prawdziwi atakujący mogą próbować, pomagając zrozumieć, jak reaguje na każdy z Honeypot.
Połączenia współbieżne: Symulator użyje gwintowania, aby przetestować, w jaki sposób Twój honeypot obsługuje wiele jednoczesnych połączeń.
# honeypot_simulator.py
import socket
import time
import random
import threading
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import argparse
class HoneypotSimulator:
"""
A class to simulate different types of connections and attacks against our honeypot.
This helps in testing the honeypot's logging and response capabilities.
"""
def __init__(self, target_ip="127.0.0.1", intensity="medium"):
# Configuration for the simulator
self.target_ip = target_ip
self.intensity = intensity
# Common ports that attackers often probe
self.target_ports = [21, 22, 23, 25, 80, 443, 3306, 5432]
# Dictionary of common commands used by attackers for different services
self.attack_patterns = {
21: [ # FTP commands
"USER admin\r\n",
"PASS admin123\r\n",
"LIST\r\n",
"STOR malware.exe\r\n"
],
22: [ # SSH attempts
"SSH-2.0-OpenSSH_7.9\r\n",
"admin:password123\n",
"root:toor\n"
],
80: [ # HTTP requests
"GET / HTTP/1.1\r\nHost: localhost\r\n\r\n",
"POST /admin HTTP/1.1\r\nHost: localhost\r\nContent-Length: 0\r\n\r\n",
"GET /wp-admin HTTP/1.1\r\nHost: localhost\r\n\r\n"
]
}
# Intensity settings affect the frequency and volume of simulated attacks
self.intensity_settings = {
"low": {"max_threads": 2, "delay_range": (1, 3)},
"medium": {"max_threads": 5, "delay_range": (0.5, 1.5)},
"high": {"max_threads": 10, "delay_range": (0.1, 0.5)}
}
def simulate_connection(self, port):
"""
Simulates a connection attempt to a specific port with realistic attack patterns
"""
try:
# Create a new socket connection
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.settimeout(3)
print(f"[*] Attempting connection to {self.target_ip}:{port}")
sock.connect((self.target_ip, port))
# Get banner if any
banner = sock.recv(1024)
print(f"[+] Received banner from port {port}: {banner.decode('utf-8', 'ignore').strip()}")
# Send attack patterns based on the port
if port in self.attack_patterns:
for command in self.attack_patterns[port]:
print(f"[*] Sending command to port {port}: {command.strip()}")
sock.send(command.encode())
# Wait for response
try:
response = sock.recv(1024)
print(f"[+] Received response: {response.decode('utf-8', 'ignore').strip()}")
except socket.timeout:
print(f"[-] No response received from port {port}")
# Add realistic delay between commands
time.sleep(random.uniform(*self.intensity_settings[self.intensity]["delay_range"]))
sock.close()
except ConnectionRefusedError:
print(f"[-] Connection refused on port {port}")
except socket.timeout:
print(f"[-] Connection timeout on port {port}")
except Exception as e:
print(f"[-] Error connecting to port {port}: {e}")
def simulate_port_scan(self):
"""
Simulates a basic port scan across common ports
"""
print(f"\n[*] Starting port scan simulation against {self.target_ip}")
for port in self.target_ports:
self.simulate_connection(port)
time.sleep(random.uniform(0.1, 0.3))
def simulate_brute_force(self, port):
"""
Simulates a brute force attack against a specific service
"""
common_usernames = ["admin", "root", "user", "test"]
common_passwords = ["password123", "admin123", "123456", "root"]
print(f"\n[*] Starting brute force simulation against port {port}")
for username in common_usernames:
for password in common_passwords:
try:
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.settimeout(2)
sock.connect((self.target_ip, port))
if port == 21: # FTP
sock.send(f"USER {username}\r\n".encode())
sock.recv(1024)
sock.send(f"PASS {password}\r\n".encode())
elif port == 22: # SSH
sock.send(f"{username}:{password}\n".encode())
sock.close()
time.sleep(random.uniform(0.1, 0.3))
except Exception as e:
print(f"[-] Error in brute force attempt: {e}")
def run_continuous_simulation(self, duration=300):
"""
Runs a continuous simulation for a specified duration
"""
print(f"\n[*] Starting continuous simulation for {duration} seconds")
print(f"[*] Intensity level: {self.intensity}")
end_time = time.time() + duration
with ThreadPoolExecutor(
max_workers=self.intensity_settings[self.intensity]["max_threads"]
) as executor:
while time.time() < end_time:
# Mix of different attack patterns
simulation_choices = [
lambda: self.simulate_port_scan(),
lambda: self.simulate_brute_force(21),
lambda: self.simulate_brute_force(22),
lambda: self.simulate_connection(80)
]
# Randomly choose and execute an attack pattern
executor.submit(random.choice(simulation_choices))
time.sleep(random.uniform(*self.intensity_settings[self.intensity]["delay_range"]))
def main():
"""
Main function to run the honeypot simulator with command-line arguments
"""
parser = argparse.ArgumentParser(description="Honeypot Attack Simulator")
parser.add_argument("--target", default="127.0.0.1", help="Target IP address")
parser.add_argument(
"--intensity",
choices=["low", "medium", "high"],
default="medium",
help="Simulation intensity level"
)
parser.add_argument(
"--duration",
type=int,
default=300,
help="Simulation duration in seconds"
)
args = parser.parse_args()
simulator = HoneypotSimulator(args.target, args.intensity)
try:
simulator.run_continuous_simulation(args.duration)
except KeyboardInterrupt:
print("\n[*] Simulation interrupted by user")
except Exception as e:
print(f"[-] Simulation error: {e}")
finally:
print("\n[*] Simulation complete")
if __name__ == "__main__":
main()
W tym skrypcie symulacyjnym dużo się dzieje, więc podzielmy to na części. Dodałem także komentarze do każdej funkcji i operacji, aby uczynić to nieco bardziej czytelnym w kodzie.
Najpierw mamy klasę użyteczności o nazwie HoneypotSimulator. W tej klasie mamy funkcję __init__, która konfiguruje podstawową konfigurację naszego symulatora. Przyjmuje dwa parametry: docelowy adres IP (domyślnie localhost) i poziom intensywności (domyślnie „średni”).
Definiujemy również trzy ważne elementy: porty docelowe do zbadania (wspólne usługi, takie jak FTP, SSH, HTTP), wzorce ataku specyficzne dla każdej usługi (takie jak próby logowania i polecenia) oraz ustawienia intensywności, które kontrolują, jak agresywna będzie nasza symulacja poprzez wątek wątku Liczba i opóźnienia w czasie.
Funkcja Simulate_connection obsługuje indywidualne próby połączenia z określonym portem. Tworzy połączenie gniazda, próbuje uzyskać dowolne banery usług (takie jak informacje o wersji SSH), a następnie wysyła odpowiednie polecenia ataku na podstawie typu usługi. Dodaliśmy obsługę błędów w przypadku wspólnych problemów sieciowych, a także dodaliśmy realistyczne opóźnienia między poleceniami naśladowania interakcji człowieka.
Nasza funkcja Simulate_port_scan działa jak narzędzie rozpoznawcze, które systematycznie sprawdzi każdy port na naszej liście docelowej. Jest to podobne do tego, jak działają narzędzia takie jak nmap - przeglądanie portów jeden po drugim, aby zobaczyć, jakie usługi są dostępne. Dla każdego portu wywołuje funkcję Simulate_connection i dodaje małe losowe opóźnienia, aby wzór skanowania wyglądał bardziej naturalnie.
Funkcja Simulate_brute_force utrzymuje listy typowych nazw użytkowników i haseł, próbując różnych kombinacji w stosunku do usług takich jak FTP i SSH. Dla każdej próby tworzy nowe połączenie, wysyła poświadczenia logowania we właściwym formacie dla tej usługi, a następnie zamyka połączenie. Pomaga nam to przetestować, jak dobrze Honeypot wykrywa i rejestruje ataki farmy.
Funkcja run_continuous_simulation działa przez określony czas, losowo wybierając pomiędzy różnymi typami ataków, takimi jak skanowanie portów, brutalna siła lub ataki na określone usługi. Używa Pythona ThreadPoolExecutor do jednoczesnego przeprowadzania wielu ataków w oparciu o określony poziom intensywności.
Wreszcie, mamy funkcję main , która zapewnia interfejs wiersza polecenia dla symulatora. Używa argParse do obsługi argumentów wiersza polecenia, pozwalając użytkownikom określić docelowy IP, poziom intensywności i czas trwania symulacji. Tworzy instancję HoneyPotsimulator i zarządza ogólnym wykonywaniem, w tym właściwą obsługę przerw i błędów użytkownika.
Po umieszczeniu kodu symulatora w osobnym skrypcie uruchom go za pomocą następującego polecenia:
# Run with default settings (medium intensity, localhost, 5 minutes)
python honeypot_simulator.py
# Run with custom settings
python honeypot_simulator.py --target 192.168.1.100 --intensity high --duration 600
Ponieważ uruchamiamy lokalnie Honeypot, a także symulator na tym samym komputerze, celem będzie localhost . Ale może to być coś innego w prawdziwym scenariuszu lub jeśli uruchamiasz honeypot w maszynie wirtualnej lub innej maszynie - więc upewnij się, że potwierdziłeś IP przed uruchomieniem symulatora.
Jak analizować dane Honeypot
Napiszmy szybko funkcję pomocniczą, która pozwoli nam przeanalizować wszystkie dane zebrane przez Honeypot. Ponieważ przechowujemy to w pliku dziennika JSON, możemy go wygodnie analizować za pomocą wbudowanego pakietu JSON.
import datetime
import json
def analyze_logs(log_file):
"""Enhanced honeypot log analysis with temporal and behavioral patterns"""
ip_analysis = {}
port_analysis = {}
hourly_attacks = {}
data_patterns = {}
# Track session patterns
ip_sessions = {}
attack_timeline = []
with open(log_file, 'r') as f:
for line in f:
try:
activity = json.loads(line)
timestamp = datetime.datetime.fromisoformat(activity['timestamp'])
ip = activity['remote_ip']
port = activity['port']
data = activity['data']
# Initialize IP tracking if new
if ip not in ip_analysis:
ip_analysis[ip] = {
'total_attempts': 0,
'first_seen': timestamp,
'last_seen': timestamp,
'targeted_ports': set(),
'unique_payloads': set(),
'session_count': 0
}
# Update IP statistics
ip_analysis[ip]['total_attempts'] += 1
ip_analysis[ip]['last_seen'] = timestamp
ip_analysis[ip]['targeted_ports'].add(port)
ip_analysis[ip]['unique_payloads'].add(data.strip())
# Track hourly patterns
hour = timestamp.hour
hourly_attacks[hour] = hourly_attacks.get(hour, 0) + 1
# Analyze port targeting patterns
if port not in port_analysis:
port_analysis[port] = {
'total_attempts': 0,
'unique_ips': set(),
'unique_payloads': set()
}
port_analysis[port]['total_attempts'] += 1
port_analysis[port]['unique_ips'].add(ip)
port_analysis[port]['unique_payloads'].add(data.strip())
# Track payload patterns
if data.strip():
data_patterns[data.strip()] = data_patterns.get(data.strip(), 0) + 1
# Track attack timeline
attack_timeline.append({
'timestamp': timestamp,
'ip': ip,
'port': port
})
except (json.JSONDecodeError, KeyError) as e:
continue
# Analysis Report Generation
print("\n=== Honeypot Analysis Report ===")
# 1. IP-based Analysis
print("\nTop 10 Most Active IPs:")
sorted_ips = sorted(ip_analysis.items(),
key=lambda x: x[1]['total_attempts'],
reverse=True)[:10]
for ip, stats in sorted_ips:
duration = stats['last_seen'] - stats['first_seen']
print(f"\nIP: {ip}")
print(f"Total Attempts: {stats['total_attempts']}")
print(f"Active Duration: {duration}")
print(f"Unique Ports Targeted: {len(stats['targeted_ports'])}")
print(f"Unique Payloads: {len(stats['unique_payloads'])}")
# 2. Port Analysis
print("\nPort Targeting Analysis:")
sorted_ports = sorted(port_analysis.items(),
key=lambda x: x[1]['total_attempts'],
reverse=True)
for port, stats in sorted_ports:
print(f"\nPort {port}:")
print(f"Total Attempts: {stats['total_attempts']}")
print(f"Unique Attackers: {len(stats['unique_ips'])}")
print(f"Unique Payloads: {len(stats['unique_payloads'])}")
# 3. Temporal Analysis
print("\nHourly Attack Distribution:")
for hour in sorted(hourly_attacks.keys()):
print(f"Hour {hour:02d}: {hourly_attacks[hour]} attempts")
# 4. Attack Sophistication Analysis
print("\nAttacker Sophistication Analysis:")
for ip, stats in sorted_ips:
sophistication_score = (
len(stats['targeted_ports']) * 0.4 + # Port diversity
len(stats['unique_payloads']) * 0.6 # Payload diversity
)
print(f"IP {ip}: Sophistication Score {sophistication_score:.2f}")
# 5. Common Payload Patterns
print("\nTop 10 Most Common Payloads:")
sorted_payloads = sorted(data_patterns.items(),
key=lambda x: x[1],
reverse=True)[:10]
for payload, count in sorted_payloads:
if len(payload) > 50: # Truncate long payloads
payload = payload[:50] + "..."
print(f"Count {count}: {payload}")
Możesz umieścić to w osobnym pliku skryptu i wywołać funkcję w dziennikach JSON. Funkcja ta zapewni nam kompleksowy wgląd w plik JSON na podstawie zebranych danych.
Nasza analiza zaczyna się od zgrupowania danych w kilka kategorii, takich jak statystyki oparte na IP, wzorce ukierunkowania portów, dystrybucje ataku godzinowego i charakterystyka ładunku. W przypadku każdego adresu IP śledzimy całkowitą próby, najpierw i ostatnio widziane czasy, ukierunkowane porty i unikalne ładunki. Pomoże nam to zbudować unikalne profile dla atakujących.
Badamy również tutaj wzorce ataku opartych na portach, które monitorują najczęściej ukierunkowane porty, oraz liczbę unikalnych atakujących. Przeprowadzamy również analizę wyrafinowania ataku, która pomaga nam zidentyfikować ukierunkowanych atakujących, biorąc pod uwagę czynniki takie jak ukierunkowane porty i użyte unikalne ładunki. Ta analiza jest wykorzystywana do oddzielania prostych działań skanowania i wyrafinowanych ataków.
Analiza czasowa pomaga nam zidentyfikować wzorce w próbach ataku godzinowego ujawniające wzorce w czasie ataku i potencjalnych zautomatyzowanych kampaniach kierowania. Na koniec publikujemy powszechnie obserwowane ładunki, aby zidentyfikować powszechnie widoczne sznurki lub polecenia ataku.
Względy bezpieczeństwa
Podczas wdrażania tego honeypot upewnij się, że rozważ następujące środki bezpieczeństwa:
Uruchom swój honeypot w odizolowanym środowisku. Zazwyczaj wewnątrz maszyny wirtualnej lub na lokalnej maszynie, która znajduje się za NAT i zaporą ogniową.
Uruchom Honeypot z minimalnymi uprawnieniami systemowymi (zwykle nie jako root), aby zmniejszyć ryzyko w przypadku naruszenia bezpieczeństwa.
Zachowaj ostrożność w przypadku zebranych danych, jeśli planujesz kiedykolwiek wdrożyć je w celach produkcyjnych lub badawczych, ponieważ mogą zawierać złośliwe oprogramowanie lub poufne informacje.
Wdrożyć solidne mechanizmy monitorowania, aby wykryć próby wyrwania się ze środowiska Honeypot.
Wniosek
Dzięki temu zbudowaliśmy nasz Honeypot, napisaliśmy symulator symulujący ataki na Honeypot i przeanalizowaliśmy dane z naszych logów Honeypot, aby wyciągnąć kilka prostych wniosków. Jest to doskonały sposób na zrozumienie zarówno ofensywnych, jak i defensywnych koncepcji bezpieczeństwa. Możesz rozważyć wykorzystanie tego do stworzenia bardziej złożonych systemów wykrywania i dodać funkcje takie jak:
Dynamiczna emulacja usług oparta na zachowaniu ataku
Integracja z systemami analizy zagrożeń, które będą przeprowadzać lepszą analizę wniosków z zebranych dzienników Honeypot
Zbierz nawet kompleksowe dzienniki poza danymi IP, portu i sieci poprzez zaawansowane mechanizmy rejestrowania
Dodaj możliwości uczenia maszynowego, aby wykryć wzorce ataku
Pamiętaj, że chociaż Honeypoty są potężnymi narzędziami bezpieczeństwa, powinny stanowić część kompleksowej strategii bezpieczeństwa obronnego, a nie jedyną linię obrony.
Mam nadzieję, że dowiedziałeś się, jak działają Honeypoty, do czego służą, a także trochę programowania w Pythonie!