Rouxii: Exploiting Honeypots with Deception-Aware AI Pentesters

arXiv cs.CR · 23 sept, 06:00

Investigadores presentan Rouxii, un marco de pentesting autónomo basado en LLM que puede identificar y explotar honeypots cuando está explícitamente equipado con capacidad de contra-deception. En evaluaciones con tres modelos de razonamiento, la capacidad de identificar correctamente honeypots sube del 19% al 97% usando prompts de anti-deception, demostrando que la efectividad de los honeypots depende fuertemente del conocimiento del atacante. El trabajo también muestra que los honeypots detectados pueden ser explotados para causar denegación de servicio o corrupción de datos, lo que implica que las evaluaciones de resistencia de honeypots contra atacantes de IA deben considerar adversarios que razonan activamente sobre la capa de deception.