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

📋 核心要点

  1. 传统蜜罐在应对动态网络环境时，存在配置复杂、适应性不足的问题，难以有效应对新型攻击。
  2. 利用大型语言模型（LLM）的强大能力，构建智能蜜罐，模拟真实的LDAP服务器，诱骗并分析攻击行为。
  3. 该方案旨在提供更灵活、更易用的欺骗防御手段，提升网络安全基础设施的威胁检测和分析能力。

📝 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。这种情况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，同时促进收集关于其策略和方法的信息。在这些工具中，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。人工智能的兴起，特别是通用大型语言模型（LLM），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。本工作提出了一种基于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和真实的工具，能够令人信服地与攻击者互动，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：当前网络安全形势严峻，攻击手段不断演变，传统的蜜罐技术在适应性和易用性方面存在不足。具体来说，针对LDAP服务器的攻击日益频繁，而现有的LDAP蜜罐配置复杂，难以模拟真实环境，容易被攻击者识别和绕过。因此，需要一种更智能、更灵活的LDAP蜜罐来有效检测和分析攻击行为。

核心思路：本研究的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力和理解能力，构建一个能够模拟真实LDAP服务器行为的智能蜜罐。通过LLM，蜜罐可以根据攻击者的输入动态生成响应，使其更具欺骗性，从而提高攻击检测的成功率。此外，LLM还可以用于分析攻击者的行为模式，提取有价值的威胁情报。

技术框架：该LLM-based LDAP蜜罐的整体架构包括以下几个主要模块：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LDAP请求，利用LLM生成相应的响应；3) 攻击行为记录与分析模块：记录攻击者的行为，并利用LLM进行分析，提取威胁情报；4) 配置管理模块：用于配置蜜罐的行为和响应策略。整个流程是：攻击者发送LDAP请求 -> 蜜罐解析请求 -> LLM生成响应 -> 蜜罐将响应发送给攻击者 -> 蜜罐记录并分析攻击行为。

关键创新：该研究的关键创新在于将大型语言模型（LLM）引入到蜜罐技术中，实现了蜜罐的智能化和自适应性。与传统的静态蜜罐相比，基于LLM的蜜罐能够根据攻击者的输入动态生成响应，使其更具欺骗性，从而提高攻击检测的成功率。此外，LLM还可以用于分析攻击者的行为模式，提取有价值的威胁情报，为安全防御提供更全面的支持。

关键设计：LLM的选择至关重要，需要选择具有足够强的生成能力和理解能力的LLM。在训练LLM时，可以使用真实的LDAP服务器日志数据进行微调，使其能够更好地模拟LDAP服务器的行为。此外，还需要设计合适的提示词（prompt）来引导LLM生成高质量的响应。攻击行为记录与分析模块需要记录攻击者的所有操作，包括LDAP请求、响应、时间戳等。可以使用机器学习算法对攻击行为进行分类和聚类，提取有价值的威胁情报。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了一个基于LLM的LDAP蜜罐，旨在提高蜜罐的适应性和易用性。虽然摘要中没有明确提及实验结果和性能数据，但其核心价值在于利用LLM的强大能力来模拟真实的LDAP服务器行为，从而更有效地欺骗和分析攻击者的行为。这种方法有望在早期检测和威胁分析方面取得显著进展，并增强基础设施的防御能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于企业、政府机构等各种组织的网络安全防御体系中，用于检测和分析针对LDAP服务器的攻击行为。通过部署该智能蜜罐，可以有效提升对潜在威胁的早期预警能力，并为安全事件响应提供有价值的情报支持。未来，该技术还可扩展到其他协议和服务的蜜罐设计中，构建更全面的智能欺骗防御体系。

📄 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.