In cybersecurity is een honeypot een lok systeem dat is ontworpen om potentiële aanvallers aan te trekken en vervolgens te detecteren die proberen het systeem te compromitteren. Net zoals een pot honing die open staat vliegen zou aantrekken.

Zie deze honeypots als beveiligingscamera’s voor je systeem. Net zoals een beveiligingscamera ons helpt begrijpen wie probeert in te breken in een gebouw en hoe ze dat doen, zullen deze honeypots je helpen begrijpen wie probeert je systeem aan te vallen en welke technieken ze gebruiken.

Tegen het einde van deze tutorial kun je een demo honeypot schrijven in Python en begrijpen hoe honeypots werken.

Inhoudsopgave

Begrip van de Types Honeypots

Voordat we beginnen met het ontwerpen van onze eigen honeypot, laten we snel de verschillende types begrijpen:

  1. Productie Honeypots: Deze types honeypots worden geplaatst in een echte productieomgeving en worden gebruikt om daadwerkelijke beveiligingsaanvallen te detecteren. Ze zijn doorgaans eenvoudig van ontwerp, gemakkelijk te onderhouden en te implementeren, en bieden beperkte interactie om het risico te verminderen.

  2. Onderzoek Honeypots: Dit zijn complexere systemen die zijn opgezet door beveiligingsonderzoekers om aanvalspatronen te bestuderen, empirische analyses op deze patronen uit te voeren, malwaremonsters te verzamelen en nieuwe aanvalstechnieken te begrijpen die eerder niet zijn ontdekt. Ze emuleren vaak volledige besturingssystemen of netwerken in plaats van zich te gedragen als een applicatie in de productieomgeving.

Voor deze tutorial zullen we een honeypot met gemiddelde interactie bouwen die verbindingstr pogingen en basisaanvallersgedrag registreert.

Hoe u uw ontwikkelomgeving instelt

Laten we beginnen met het instellen van uw ontwikkelomgeving in Python. Voer de volgende opdrachten uit:

import socket
import sys
import datetime
import json
import threading
from pathlib import Path

# Configureer logdirectory
LOG_DIR = Path("honeypot_logs")
LOG_DIR.mkdir(exist_ok=True)

We zullen ons houden aan de ingebouwde bibliotheken, dus we hoeven geen externe afhankelijkheden te installeren. We zullen onze logs opslaan in de honeypot_logs directory.

Hoe u de kern-Honeypot bouwt

Onze basis honeypot zal uit drie componenten bestaan:

  1. Een netwerkluisteraar die verbindingen accepteert

  2. Een loggingsysteem om activiteiten vast te leggen

  3. Een basis emulatieservice om met aanvallers te interageren

Laten we nu beginnen met het initialiseren van de kern Honeypot-klasse:

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]  # Standaardpoorten om te monitoren
        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:
            # Verzend de juiste banner voor de service
            if port in service_banners:
                client_socket.send(service_banners[port].encode())

            # Ontvang gegevens van de aanvaller
            while True:
                data = client_socket.recv(1024)
                if not data:
                    break

                self.log_activity(port, remote_ip, data)

                # Verzend een nepantwoord
                client_socket.send(b"Command not recognized.\r\n")

        except Exception as e:
            print(f"Error handling connection: {e}")
        finally:
            client_socket.close()

Deze klasse bevat veel belangrijke informatie, dus laten we elke functie één voor één doornemen.

De __init__ functie registreert de ip- en poortnummers waarop we de honeypot hosten, evenals het pad / bestandsnaam van het logbestand. We zullen ook een register bijhouden van het totale aantal actieve verbindingen dat we hebben met de honeypot.

De log_activity functie gaat de informatie ontvangen over het IP, de gegevens en de poort waarmee het IP een verbinding probeerde te maken. Vervolgens voegen we deze informatie toe aan ons JSON-geformatteerde logbestand.

De handle_connection functie gaat deze services nabootsen die op de verschillende poorten draaien die we hebben. We zullen de honeypot laten draaien op poorten 21, 22, 80 en 443. Deze services zijn respectievelijk voor FTP, SSH, HTTP en het HTTPS-protocol. Dus elke aanvaller die probeert te interageren met de honeypot, moet deze services op deze poorten verwachten.

Om het gedrag van deze services na te bootsen, zullen we de servicebanners gebruiken die ze in werkelijkheid gebruiken. Deze functie zal eerst de juiste banner verzenden wanneer de aanvaller verbinding maakt, en vervolgens de gegevens ontvangen en loggen. De honeypot zal ook een nepantwoord “Opdracht niet herkend” terugsturen naar de aanvaller.

Implementeer de Netwerkluisteraars

Laten we nu de netwerkluisteraars implementeren die de binnenkomende verbindingen zullen afhandelen. Hiervoor zullen we eenvoudige socketprogrammering gebruiken. Als je niet weet hoe socketprogrammering werkt, bekijk dit artikel dat enkele concepten erover uitlegt.

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]}")

            # Verbind de verbinding in een aparte 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}")

De start_listener functie zal de server starten en luisteren op de opgegeven poort. De bind_ip voor ons is 0.0.0.0, wat aangeeft dat de server op alle netwerkinterfaces zal luisteren.

Nu zullen we elke nieuwe verbinding in een aparte thread afhandelen, aangezien er situaties kunnen zijn waarin meerdere aanvallers proberen te interageren met de honeypot of een aanvallend script of tool de honeypot scant. Als je niet weet hoe threading werkt, kun je dit artikel bekijken dat threading en gelijktijdigheid in Python uitlegt.

Zorg er ook voor dat je deze functie in de kern Honeypot klasse plaatst.

Voer de Honeypot uit

Laten we nu de main functie maken die onze honeypot zal starten.

def main():
    honeypot = Honeypot()

    # Start luisteraars voor elke poort in aparte threads
    for port in honeypot.ports:
        listener_thread = threading.Thread(
            target=honeypot.start_listener,
            args=(port,)
        )
        listener_thread.daemon = True
        listener_thread.start()

    try:
        # Houd de hoofdthread actief
        while True:
            time.sleep(1)
    except KeyboardInterrupt:
        print("\n[*] Shutting down honeypot...")
        sys.exit(0)

if __name__ == "__main__":
    main()

Deze functie instantiëert de Honeypot klasse en start de listeners voor elk van onze gedefinieerde poorten (21, 22, 80, 443) als een aparte thread. Nu houden we onze hoofdthread die ons daadwerkelijke programma uitvoert levend door deze in een oneindige lus te plaatsen. Zet dit allemaal samen in een script en voer het uit.

Schrijf de Honeypot Aanval Simulator

Nu laten we enkele aanvalscenario’s simuleren en richten we ons op onze honeypot zodat we wat gegevens kunnen verzamelen in ons JSON-logbestand.

Deze simulator helpt ons een paar belangrijke aspecten van honeypots te demonstreren:

  1. Realistische aanvalspatronen: De simulator zal veelvoorkomende aanvalspatronen simuleren zoals poortscanning, brute force pogingen en service-specifieke exploits.

  2. Variabele intensiteit: De simulator zal de intensiteit van de simulatie aanpassen om te testen hoe jouw honeypot omgaat met verschillende belasting.

  3. Verschillende aanvalstypes: Het zal verschillende soorten aanvallen demonstreren die echte aanvallers kunnen proberen, waardoor je begrijpt hoe jouw honeypot op elk van hen reageert.

  4. Gelijktijdige verbindingen: De simulator zal threading gebruiken om te testen hoe uw honeypot omgaat met meerdere gelijktijdige verbindingen.

# 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"):
        # Configuratie voor de simulator
        self.target_ip = target_ip
        self.intensity = intensity

        # Veelvoorkomende poorten die aanvallers vaak onderzoeken
        self.target_ports = [21, 22, 23, 25, 80, 443, 3306, 5432]

        # Woordenboek van veelvoorkomende commando's die door aanvallers voor verschillende diensten worden gebruikt
        self.attack_patterns = {
            21: [  # FTP-commando's
                "USER admin\r\n",
                "PASS admin123\r\n",
                "LIST\r\n",
                "STOR malware.exe\r\n"
            ],
            22: [  # SSH-pogingen
                "SSH-2.0-OpenSSH_7.9\r\n",
                "admin:password123\n",
                "root:toor\n"
            ],
            80: [  # HTTP-verzoeken
                "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"
            ]
        }

        # Intensiteitsinstellingen beïnvloeden de frequentie en het volume van gesimuleerde aanvallen
        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:
            # Maak een nieuwe socketverbinding
            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))

            # Verkrijg banner indien aanwezig
            banner = sock.recv(1024)
            print(f"[+] Received banner from port {port}: {banner.decode('utf-8', 'ignore').strip()}")

            # Stuur aanvalspatronen op basis van de poort
            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())

                    # Wacht op een reactie
                    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}")

                    # Voeg realistische vertraging toe tussen commando's
                    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 van verschillende aanvalspatronen
                simulation_choices = [
                    lambda: self.simulate_port_scan(),
                    lambda: self.simulate_brute_force(21),
                    lambda: self.simulate_brute_force(22),
                    lambda: self.simulate_connection(80)
                ]

                # Kies willekeurig en voer een aanvalspatroon uit
                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()

We hebben veel gaande in dit simulatiescript, laten we het dus stap voor stap doornemen. Ik heb ook opmerkingen toegevoegd voor elke functie en operatie om dit iets leesbaarder te maken in de code.

We hebben eerst onze hulpprogrammaklasse genaamd de HoneypotSimulator. In deze klasse hebben we de __init__ functie die de basisconfiguratie voor onze simulator opzet. Het neemt twee parameters: een doel-IP-adres (standaard naar localhost) en een intensiteitsniveau (standaard naar “gemiddeld”).

We definiëren ook drie belangrijke componenten: de doelpoorten om te onderzoeken (algemene services zoals FTP, SSH, HTTP), aanvalspatronen specifiek voor elke service (zoals inlogpogingen en opdrachten), en intensiteitsinstellingen die controleren hoe agressief onze simulatie zal zijn via threadtellingen en timingvertragingen.

De functie simulate_connection behandelt individuele verbindingspogingen naar een specifieke poort. Het maakt een socketverbinding, probeert servicebanners te verkrijgen (zoals SSH-versie-informatie), en stuurt vervolgens passende aanvalopdrachten op basis van het servicetype. We hebben foutafhandeling toegevoegd voor veelvoorkomende netwerkproblemen en ook realistische vertragingen tussen opdrachten toegevoegd om menselijke interactie na te bootsen.

Onze functie simulate_port_scan fungeert als een verkenningsinstrument, dat systematisch elke poort in onze doellijst controleert. Het is vergelijkbaar met hoe tools zoals nmap werken – door poorten één voor één te doorlopen om te zien welke services beschikbaar zijn. Voor elke poort roept het de functie simulate_connection aan en voegt kleine willekeurige vertragingen toe om het scanschema er natuurlijker uit te laten zien.

De simulate_brute_force functie onderhoudt lijsten van veelvoorkomende gebruikersnamen en wachtwoorden, en probeert verschillende combinaties tegen diensten zoals FTP en SSH. Voor elke poging maakt het een nieuwe verbinding, verzendt de inloggegevens in het juiste formaat voor die dienst en sluit vervolgens de verbinding. Dit helpt ons te testen hoe goed de honeypot credential stuffing aanvallen detecteert en logt.

De run_continuous_simulation functie draait voor een specifieke duur en kiest willekeurig tussen verschillende aanvalstypen zoals poortscanning, brute force, of specifieke service-aanvallen. Het gebruikt Python’s ThreadPoolExecutor om meerdere aanvallen gelijktijdig uit te voeren op basis van het opgegeven intensiteitsniveau.

Tot slot hebben we de main functie die de opdrachtregelinterface voor de simulator biedt. Het gebruikt argparse om opdrachtregelargumenten te verwerken, zodat gebruikers het doelsysteem IP, het intensiteitsniveau en de duur van de simulatie kunnen specificeren. Het creëert een instantie van de HoneypotSimulator klasse en beheert de algehele uitvoering, inclusief de juiste afhandeling van gebruikersonderbrekingen en fouten.

Na het plaatsen van de simulatorcode in een apart script, voer je het uit met de volgende opdracht:

# Voer uit met standaardinstellingen (gemiddelde intensiteit, localhost, 5 minuten)
python honeypot_simulator.py

# Voer uit met aangepaste instellingen
python honeypot_simulator.py --target 192.168.1.100 --intensity high --duration 600

Aangezien we de honeypot en de simulator op dezelfde machine lokaal draaien, zal de doelstelling localhost zijn. Maar het kan iets anders zijn in een echte situatie of als je de honeypot in een VM of op een andere machine draait – zorg er dus voor dat je het IP bevestigt voordat je de simulator draait.

Hoe Honeypotgegevens te Analyseren

Laten we snel een hulpfunctie schrijven die ons in staat stelt om alle gegevens die door de Honeypot zijn verzameld, te analyseren. Aangezien we dit in een JSON-logbestand hebben opgeslagen, kunnen we het gemakkelijk parseren met behulp van het ingebouwde JSON-pakket.

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 = {}

    # Volg sessiepatronen
    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']

                # Initialiseer IP-tracking indien nieuw
                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
                    }

                # Werk IP-statistieken bij
                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())

                # Volg uurlijkse patronen
                hour = timestamp.hour
                hourly_attacks[hour] = hourly_attacks.get(hour, 0) + 1

                # Analyseer poortdoelpatronen
                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())

                # Volg payloadpatronen
                if data.strip():
                    data_patterns[data.strip()] = data_patterns.get(data.strip(), 0) + 1

                # Volg aanvalstijdlijn
                attack_timeline.append({
                    'timestamp': timestamp,
                    'ip': ip,
                    'port': port
                })

            except (json.JSONDecodeError, KeyError) as e:
                continue

    # Analyse Rapport Generatie
    print("\n=== Honeypot Analysis Report ===")

    # 1. IP-gebaseerde Analyse
    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. Poort Analyse
    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. Tijdelijke Analyse
    print("\nHourly Attack Distribution:")
    for hour in sorted(hourly_attacks.keys()):
        print(f"Hour {hour:02d}: {hourly_attacks[hour]} attempts")

    # 4. Aanvalssophisticatie Analyse
    print("\nAttacker Sophistication Analysis:")
    for ip, stats in sorted_ips:
        sophistication_score = (
            len(stats['targeted_ports']) * 0.4 +  # Poortdiversiteit
            len(stats['unique_payloads']) * 0.6   # Payloaddiversiteit
        )
        print(f"IP {ip}: Sophistication Score {sophistication_score:.2f}")

    # 5. Veelvoorkomende Payloadpatronen
    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:  # Verkort lange payloads
            payload = payload[:50] + "..."
        print(f"Count {count}: {payload}")

Je kunt dit in een apart scriptbestand plaatsen en de functie aanroepen op de JSON-logboeken. Deze functie zal ons uitgebreide inzichten bieden vanuit het JSON-bestand op basis van de verzamelde gegevens.

Onze analyse begint met het groeperen van de gegevens in verschillende categorieën zoals IP-gebaseerde statistieken, poortdoelpatronen, uurlijkse aanvalsdistributies en payloadkenmerken. Voor elk IP volgen we het totaal aantal pogingen, de eerste en laatste waarnemingstijden, gerichte poorten en unieke payloads. Dit zal ons helpen unieke profielen voor aanvallers op te bouwen.

We onderzoeken ook poortgebaseerde aanvalspatronen die de meest frequent doelgerichte poorten en het aantal unieke aanvallers monitoren. Daarnaast voeren we een analyse van de aanvalssophisticatie uit die ons helpt gerichte aanvallers te identificeren, rekening houdend met factoren zoals gerichte poorten en gebruikte unieke payloads. Deze analyse wordt gebruikt om eenvoudige scanactiviteiten en geavanceerde aanvallen te scheiden.

Tijdelijke analyse helpt ons patronen in uurlijkse aanvalspogingen te identificeren, waardoor patronen in aanvalstiming en potentiële geautomatiseerde doelcampagnes worden onthuld. Ten slotte publiceren we vaak gezien payloads om vaak voorkomende aanvalstrings of commando’s te identificeren.

Beveiligingsoverwegingen

Bij het inzetten van deze honeypot, zorg ervoor dat je de volgende beveiligingsmaatregelen in overweging neemt:

  1. Voer je honeypot uit in een geïsoleerde omgeving. Typisch binnen een VM, of op je lokale machine die achter een NAT en een firewall staat.

  2. Voer de honeypot uit met minimale systeemrechten (typisch niet als root) om het risico te verminderen als deze wordt gecompromitteerd.

  3. Wees voorzichtig met verzamelde gegevens als je van plan bent om deze ooit in te zetten als een productieniveau of onderzoeks-honeypot, omdat ze malware of gevoelige informatie kunnen bevatten.

  4. Implementeer robuuste monitoringsmechanismen om pogingen te detecteren om uit de honeypot-omgeving te ontsnappen.

Conclusie

Met dit hebben we onze honeypot gebouwd, een simulator geschreven om aanvallen op onze honeypot te simuleren en de gegevens uit onze honeypot-logboeken geanalyseerd om een paar eenvoudige conclusies te trekken. Het is een uitstekende manier om zowel offensieve als defensieve beveiligingsconcepten te begrijpen. Je kunt overwegen om hierop voort te bouwen om complexere detectiesystemen te creëren en functies toe te voegen zoals:

  1. Dynamische service-emulatie op basis van aanvalsgedrag

  2. Integratie met dreigingsintelligentiesystemen die een betere inferentie-analyse van deze verzamelde honeypot-logboeken zullen uitvoeren

  3. Verzamel zelfs uitgebreide logboeken naast de IP-, poort- en netwerkinformatie via geavanceerde logmechanismen

  4. Voeg machine learning mogelijkheden toe om aanvalspatronen te detecteren

Vergeet niet dat hoewel honeypots krachtige beveiligingshulpmiddelen zijn, ze onderdeel moeten zijn van een uitgebreide defensieve beveiligingsstrategie, en niet de enige verdedigingslinie.

Ik hoop dat je hebt geleerd hoe honeypots werken, wat hun doel is en ook een beetje Python-programmering!