Design and Development of an Intelligent LLM-based LDAP Honeypot

📄 arXiv: 2509.16682v1 📥 PDF

作者: Javier Jiménez-Román, Florina Almenares-Mendoza, Alfonso Sánchez-Macián

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-09-20

💡 一句话要点

提出基于LLM的智能LDAP蜜罐，提升网络安全防御的适应性和易用性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 蜜罐 大型语言模型 LDAP 网络安全 欺骗防御 威胁检测 人工智能

📋 核心要点

  1. 传统蜜罐的刚性和配置复杂性使其难以适应动态的网络安全环境，限制了其有效性。
  2. 利用大型语言模型（LLM）的强大能力，设计并实现了一种智能LDAP蜜罐，以模拟真实服务器行为。
  3. 该蜜罐旨在通过与攻击者进行可信交互，实现早期威胁检测和分析，从而增强网络防御能力。

📝 摘要（中文）

网络安全威胁日益增长，针对大型企业和小型实体的未知攻击数量逐年增加。这需要实施先进的安全措施，不仅要减轻损害，还要预测新兴的攻击趋势。在此背景下，欺骗工具已成为一种关键策略，能够检测、阻止和欺骗潜在的攻击者，同时收集关于其策略和方法的信息。蜜罐已经证明了它们的价值，但传统上受到刚性和配置复杂性的限制，阻碍了它们对动态场景的适应性。人工智能，特别是通用大型语言模型（LLM）的兴起，正在推动新的欺骗解决方案的开发，这些解决方案能够提供更大的适应性和易用性。本研究提出了一种基于LLM的蜜罐的设计和实现，用于模拟LDAP服务器，LDAP服务器是大多数组织中都存在的关键协议，因为它在身份和访问管理中起着核心作用。所提出的解决方案旨在提供一种灵活且逼真的工具，能够令人信服地与攻击者交互，从而有助于早期检测和威胁分析，同时增强基础设施针对此服务的入侵的防御能力。

🔬 方法详解

问题定义：当前网络安全防御面临的挑战是，传统的蜜罐系统难以适应不断变化的攻击模式，配置复杂，难以模拟真实环境。攻击者可以轻易识别并绕过这些蜜罐，导致其在威胁检测和情报收集方面的作用受限。特别是在LDAP这种关键的身份认证服务上，需要一种更智能、更灵活的蜜罐解决方案。

核心思路：本研究的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的生成能力和上下文理解能力，构建一个能够模拟真实LDAP服务器行为的蜜罐。LLM可以根据攻击者的输入动态生成响应，使其更具欺骗性，从而延长攻击者在蜜罐中的停留时间，为安全分析人员提供更多情报。

技术框架：该LLM-based LDAP蜜罐主要包含以下几个模块：1) LDAP协议解析模块：负责解析攻击者发送的LDAP请求；2) LLM驱动的响应生成模块：根据解析的请求，利用LLM生成相应的LDAP响应；3) 日志记录模块：记录所有交互过程，用于后续分析；4) 配置管理模块：用于配置蜜罐的行为和响应模式。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM引入蜜罐设计中，使其具备了动态响应和自适应学习的能力。与传统的静态蜜罐相比，LLM-based蜜罐能够更好地模拟真实系统的行为，提高欺骗性，从而更有效地检测和分析攻击行为。此外，LLM还可以根据历史交互数据进行学习，不断优化响应策略，提高蜜罐的智能化水平。

关键设计：LLM的选择至关重要，需要选择具有足够上下文理解能力和生成能力的模型。关键参数包括LLM的温度系数（用于控制生成响应的多样性）和最大生成长度。此外，还需要设计合适的提示工程（prompt engineering），引导LLM生成符合LDAP协议规范的响应。损失函数方面，可以考虑使用强化学习方法，根据攻击者的行为反馈，优化LLM的响应策略。

📊 实验亮点

由于论文是设计和开发方案，并未提供具体的实验数据。但其亮点在于提出了一个基于LLM的智能蜜罐框架，该框架具有高度的灵活性和适应性，能够有效模拟真实LDAP服务器的行为，从而提高欺骗性。与传统的静态蜜罐相比，该方案有望显著提升攻击检测和分析的效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于企业和组织的网络安全防御体系中，用于早期检测和分析针对LDAP服务的攻击行为。通过部署该智能蜜罐，可以有效收集攻击者的攻击手法和目标信息，为安全分析人员提供有价值的情报，从而提升整体的网络安全防御能力。未来，该技术还可以扩展到其他关键服务的蜜罐设计中，构建更全面的欺骗防御体系。

📄 摘要（原文）

Cybersecurity threats continue to increase, with a growing number of previously unknown attacks each year targeting both large corporations and smaller entities. This scenario demands the implementation of advanced security measures, not only to mitigate damage but also to anticipate emerging attack trends. In this context, deception tools have become a key strategy, enabling the detection, deterrence, and deception of potential attackers while facilitating the collection of information about their tactics and methods. Among these tools, honeypots have proven their value, although they have traditionally been limited by rigidity and configuration complexity, hindering their adaptability to dynamic scenarios. The rise of artificial intelligence, and particularly general-purpose Large Language Models (LLMs), is driving the development of new deception solutions capable of offering greater adaptability and ease of use. This work proposes the design and implementation of an LLM-based honeypot to simulate an LDAP server, a critical protocol present in most organizations due to its central role in identity and access management. The proposed solution aims to provide a flexible and realistic tool capable of convincingly interacting with attackers, thereby contributing to early detection and threat analysis while enhancing the defensive capabilities of infrastructures against intrusions targeting this service.