摘要
蜜罐是一种用于安全威胁发现与攻击特征提取的主动防御技术,能够提供高价值且低误报率的攻击流量和样本.蜜罐的应用压缩了网络黑客的隐匿空间,攻击者可通过蜜罐识别技术来发现和规避蜜罐.因此,安全人员有必要从攻击者的角度深入研究蜜罐识别的方法,以便优化蜜罐系统的设计与实现.本文从蜜罐的结构出发,总结了8种蜜罐识别要素,并评估了不同识别要素的准确性和隐蔽性.结合互联网蜜罐分布特点,归纳了一种互联网中的蜜罐识别流程,并基于Conpot工控蜜罐架构的固有缺陷,提出了一种基于数据包分片的工控蜜罐识别方法.通过三次互联网扫描,共发现2432个Conpot工控蜜罐,并进一步分析了其分布特点.
基金项目
本课题得到国家重点研发计划(2016YFB0800202)
国家自然科学基金重点项目(U1766215)
中国科学院战略性先导科技专项课题(XDC02020500)
中国科学院信息工程研究所国际合作项目(Y7Z0461104资助)
NETL
NSTL
维普
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