AIIPot: Un Honeypot Inteligente para la Seguridad de IoT

El Internet de las Cosas (IoT) se ha vuelto una gran parte de nuestras vidas, con dispositivos como gadgets para el hogar inteligente, herramientas de salud y hasta vehículos autónomos. Aunque esta tecnología hace que nuestras vidas sean más fáciles, también plantea preguntas sobre la Seguridad. A medida que más dispositivos se conectan a internet, garantizar su seguridad frente a amenazas cibernéticas se vuelve esencial.

Un problema clave es que muchos dispositivos IoT tienen medidas de seguridad débiles, lo que los convierte en objetivos fáciles para los Atacantes. Para contrarrestar esto, investigadores y expertos en seguridad utilizan estrategias para engañar a los atacantes y hacer que revelen sus métodos y debilidades. Un método popular se llama honeypot. Este es un sistema diseñado para parecer un dispositivo real pero que en realidad está configurado para atrapar o distraer a los atacantes.

Crear Honeypots efectivos para dispositivos IoT, sin embargo, no es una tarea fácil debido a la gran cantidad y variedad de dispositivos. Configurarlos manualmente puede llevar mucho tiempo y ser caro. Por eso, los investigadores están buscando maneras más inteligentes y automatizadas de crear estos honeypots.

#Resumen del Problema

Los dispositivos IoT suelen usar contraseñas simples o tienen configuraciones fijas que son fáciles de adivinar. Esto los hace vulnerables a ataques. Los atacantes a menudo comienzan escaneando en busca de debilidades en la red, identificando puertos abiertos y recopilando información sobre los dispositivos antes de lanzar sus ataques. Esta fase de preparación es crucial para los atacantes, y si un honeypot no es bueno para interactuar con ellos en esta fase, podría fallar en capturar sus acciones.

Para atrapar efectivamente los ataques dirigidos a dispositivos IoT, los honeypots necesitan poder interactuar de manera realista durante esta fase previa. Un honeypot tradicional que ofrece poca interacción probablemente será fácilmente reconocido por los atacantes, dejándolos libres para atacar dispositivos reales.

#Nuestro Enfoque

Proponemos un nuevo tipo de honeypot diseñado para interactuar automáticamente con los atacantes usando técnicas de Aprendizaje automático. Este sistema, al que llamamos AIIPot, se comporta como un chatbot que aprende de sus interacciones con los atacantes. Usando métodos avanzados como el aprendizaje por refuerzo, AIIPot puede adaptar sus respuestas según las acciones del atacante, permitiéndole recoger más datos y entender mejor el comportamiento de los atacantes.

#Características Clave de AIIPot

1. Aprendizaje Automático: AIIPot utiliza aprendizaje automático para entender cómo los atacantes interactúan con los dispositivos IoT. Esto le permite responder de maneras que un dispositivo real podría hacerlo, manteniendo a los atacantes interesados durante más tiempo.

2. Base de Datos de Respuestas: El honeypot mantiene una base de datos de solicitudes posibles y respuestas esperadas. Cuando un atacante envía una solicitud, AIIPot revisa esta base de datos para encontrar una respuesta adecuada.

3. Evaluación de Solicitudes: Antes de responder a una nueva solicitud, AIIPot evalúa si es segura o potencialmente dañina. Si se considera segura, se procesa normalmente; si es dañina, se redirige apropiadamente.

4. Interacción Prolongada: Al responder efectivamente a los atacantes, AIIPot extiende el tiempo de interacción, aumentando así las posibilidades de capturar sus tácticas y técnicas.

5. Recolección de Datos: El sistema recopila datos valiosos sobre patrones de ataque, los cuales pueden ser utilizados para mejorar futuras defensas para dispositivos IoT.

#Antecedentes sobre Dispositivos IoT

IoT es una vasta red compuesta por varios dispositivos físicos que se comunican entre sí a través de internet. Estos dispositivos incluyen desde bombillas inteligentes hasta sensores médicos. Aunque ofrecen gran conveniencia, muchos dispositivos no están construidos con una fuerte seguridad. Pueden tener fallas que los atacantes pueden explotar fácilmente.

Debido a los muchos tipos diferentes de dispositivos y cómo se comunican, la vulnerabilidad puede variar significativamente. Cada fabricante puede utilizar diferentes códigos, protocolos y medidas de seguridad. Esas diferencias pueden conducir a brechas de seguridad que los atacantes pueden aprovechar.

#Aprendizaje Automático para Seguridad

El aprendizaje automático es una tecnología que permite a los sistemas aprender de los datos y tomar decisiones basadas en ellos. En el contexto de la ciberseguridad, puede ayudar de varias maneras, como identificar actividades sospechosas o predecir potenciales amenazas.

Al entrenar modelos en grandes conjuntos de datos sobre patrones de ataque y actividades normales, el aprendizaje automático puede ayudar a crear sistemas que identifiquen amenazas en tiempo real. Para nuestro honeypot, el aprendizaje automático ayuda a generar respuestas realistas a las solicitudes de los atacantes, haciendo que sea más difícil para ellos reconocer que están interactuando con un honeypot.

#Honeypots en Ciberseguridad

Un honeypot puede ser desde un servicio emulado simple hasta un sistema totalmente funcional con el que los atacantes pueden interactuar. Hay diferentes niveles de interacción:

• Honeypots de Baja Interacción: Estos simulan solo un número limitado de servicios y ofrecen poca interacción. Son fáciles de configurar pero pueden ser fácilmente detectados por atacantes experimentados.

• Honeypots de Alta Interacción: Estos son sistemas operativos reales configurados para que los atacantes interactúen libremente. Pueden recopilar información detallada sobre los ataques, pero son más complejos y requieren más recursos para mantener.

• Honeypots de Interacción Inteligente: Estos buscan maximizar las posibilidades de capturar ataques ajustando dinámicamente las respuestas según las acciones del atacante. Son el enfoque de nuestra investigación.

#La Arquitectura de AIIPot

AIIPot está construido con los siguientes componentes:

1. Honey-Chatbot: Este módulo interactúa con los atacantes, respondiendo a sus solicitudes basándose en datos de la base de datos de respuestas.

2. Base de Datos de Req/Res: Esta base de datos almacena las solicitudes realizadas por los atacantes y las respuestas correspondientes que un dispositivo IoT podría dar. Si una solicitud no está previamente registrada, se marca para su evaluación.

3. Evaluador de Solicitudes: Este módulo evalúa si las solicitudes entrantes son confiables. Si se considera segura, se procesa; si no, se maneja de manera diferente.

#Cómo Funciona AIIPot

Cuando un atacante envía una solicitud a AIIPot, el honey-chatbot verifica la base de datos de req/res para encontrar una respuesta adecuada. Si la solicitud es nueva, el evaluador de solicitudes la evalúa para determinar si es segura. Una vez aprobada, la solicitud puede ser pasada a la red local de IoT.

A través de interacciones continuas, AIIPot aprende de sus conversaciones, lo que le permite refinar sus respuestas con el tiempo. Usando principios de aprendizaje automático, incluyendo una técnica especial llamada aprendizaje por refuerzo, puede seleccionar respuestas que son más propensas a mantener al atacante interesado.

#Evaluación de AIIPot

Para evaluar qué tan bien funciona AIIPot, lo configuramos en una plataforma en la nube y monitoreamos las interacciones que tuvo durante un período determinado. Aquí está lo que descubrimos:

1. Captura de Solicitudes: AIIPot pudo capturar numerosas solicitudes de muchas direcciones IP diferentes, demostrando que atrajo efectivamente a los atacantes.

2. Duración de la Sesión: El tiempo pasado interactuando con los atacantes fue más largo que con honeypots tradicionales. Esto indica que los atacantes eran más propensos a pensar que estaban tratando con un dispositivo real.

3. Volumen de Información: A medida que la duración de la sesión aumentó, también lo hizo la cantidad de información enviada por los atacantes. Más interacción resultó en mayores cantidades de datos recopilados.

4. Tipos de Ataques Capturados: AIIPot identificó con éxito varios tipos de ataques, incluyendo intentos de obtener acceso no autorizado y ataques de denegación de servicio.

#Conclusión

La diversidad y gran cantidad de dispositivos IoT hacen que sea difícil establecer defensas efectivas contra ataques. Con los atacantes realizando cada vez más verificaciones detalladas antes de lanzar un asalto, los honeypots necesitan involucrarse en interacciones realistas durante esta fase de evaluación.

Nuestro sistema propuesto, AIIPot, utiliza aprendizaje automático para interactuar automáticamente con los atacantes, lo que lleva a sesiones más largas y una mayor captura de datos. Esta herramienta presenta un avance significativo en la comprensión de cómo trabajan los atacantes y cómo proteger mejor los dispositivos IoT. Los datos recopilados a través de estas interacciones son esenciales para construir mejores defensas en el futuro, abordando los desafíos en la seguridad de IoT.

Los hallazgos de este trabajo destacan la importancia de la automatización en ciberseguridad y cómo el aprendizaje automático puede mejorar los mecanismos de defensa en el paisaje tecnológico siempre cambiante.