論文の概要: HoneyIoT: Adaptive High-Interaction Honeypot for IoT Devices Through Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06430v1
• Date: Wed, 10 May 2023 19:43:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 16:45:22.375141
• Title: HoneyIoT: Adaptive High-Interaction Honeypot for IoT Devices Through Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: HoneyIoT: 強化学習によるIoTデバイスのための適応型ハイインタラクションHoneypot
• Authors: Chongqi Guan, Heting Liu, Guohong Cao, Sencun Zhu, Thomas La Porta
• Abstract要約: 我々は、HoneyIoTと呼ばれるIoTデバイス向けの適応型ハイインタラクション・ハニーポットを開発した。 まず、攻撃者がIoTデバイスとどのように相互作用するかを学ぶために、実際のデバイスベースの攻撃トレース収集システムを構築します。 次に、マルコフ決定プロセスを通じて攻撃行動をモデル化し、強化学習技術を活用して、攻撃者に対する最善の対応を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.186372780116631
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As IoT devices are becoming widely deployed, there exist many threats to IoT-based systems due to their inherent vulnerabilities. One effective approach to improving IoT security is to deploy IoT honeypot systems, which can collect attack information and reveal the methods and strategies used by attackers. However, building high-interaction IoT honeypots is challenging due to the heterogeneity of IoT devices. Vulnerabilities in IoT devices typically depend on specific device types or firmware versions, which encourages attackers to perform pre-attack checks to gather device information before launching attacks. Moreover, conventional honeypots are easily detected because their replying logic differs from that of the IoT devices they try to mimic. To address these problems, we develop an adaptive high-interaction honeypot for IoT devices, called HoneyIoT. We first build a real device based attack trace collection system to learn how attackers interact with IoT devices. We then model the attack behavior through markov decision process and leverage reinforcement learning techniques to learn the best responses to engage attackers based on the attack trace. We also use differential analysis techniques to mutate response values in some fields to generate high-fidelity responses. HoneyIoT has been deployed on the public Internet. Experimental results show that HoneyIoT can effectively bypass the pre-attack checks and mislead the attackers into uploading malware. Furthermore, HoneyIoT is covert against widely used reconnaissance and honeypot detection tools.
• Abstract（参考訳）: IoTデバイスが広くデプロイされるにつれて、その固有の脆弱性のため、IoTベースのシステムには多くの脅威がある。 IoTセキュリティを改善するための効果的なアプローチの1つは、攻撃情報を収集し、攻撃者が使用する方法と戦略を明らかにすることができるIoTハニーポットシステムのデプロイである。 しかし、IoTデバイスの異質性のため、ハイインタラクションなIoTハニーポットの構築は難しい。 IoTデバイスの脆弱性は通常、特定のデバイスタイプやファームウェアバージョンに依存するため、攻撃者は攻撃を開始する前にデバイス情報を収集するための事前攻撃チェックを実行することができる。 さらに、従来のハニーポットは、その応答ロジックが模倣しようとするIoTデバイスと異なるため、容易に検出できる。 これらの問題に対処するため,HoneyIoTと呼ばれるIoTデバイス用の適応型ハイインタラクションハニーポットを開発した。 まず、攻撃者がIoTデバイスと対話する方法を学ぶために、実際のデバイスベースの攻撃トレース収集システムを構築します。 次に,マルコフ決定プロセスを通じて攻撃行動をモデル化し,強化学習技術を用いて攻撃追跡に基づいて攻撃者を交戦させる最善の反応を学習する。 また,高忠実度応答を生成するために,異なる解析手法を用いて応答値を変化させる。 HoneyIoTはパブリックインターネットにデプロイされている。 実験の結果、HoneyIoTは攻撃前のチェックを効果的にバイパスし、攻撃者をマルウェアのアップロードに誤解させることができた。 さらに、HoneyIoTは、広く使われている偵察およびハニーポット検出ツールに対してカバーされている。

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