Los honeypots son una herramienta ampliamente utilizada para observar la actividad de atacantes y comprender las amenazas que circulan en Internet. Sin embargo, muchas implementaciones actuales continúan dependiendo de f…
Los honeypots son una herramienta ampliamente utilizada para observar la actividad de atacantes y comprender las amenazas que circulan en Internet. Sin embargo, muchas implementaciones actuales continúan dependiendo de firmas, reglas estáticas o análisis manual para identificar comportamientos maliciosos.
En esta charla presentaré el desarrollo de un honeypot web construido sobre tecnologías open source que combina scripting, Docker, Zeek y Machine Learning para detectar actividad potencialmente maliciosa en tiempo casi real.
Recorreremos la arquitectura completa del proyecto, desde el despliegue del servidor, el clonado de sitios, la captura y procesamiento del tráfico de red hasta el entrenamiento del modelo y su integración dentro del pipeline de detección. También analizaremos los desafíos encontrados al trasladar conceptos académicos de Machine Learning a un entorno operativo, las limitaciones prácticas de este enfoque y las lecciones aprendidas durante el desarrollo.
Como cierre, realizaremos una demostración en vivo del honeypot, observando cómo se captura, procesa y clasifica la actividad generada por un atacante.
La sesión está orientada a profesionales de seguridad, infraestructura y desarrollo que quieran explorar formas accesibles de mejorar sus capacidades de detección utilizando herramientas abiertas y reproducibles. Sobre Leandro Estrella: Cybersecurity professional with 7+ years of experience across Security Engineering, Detection Engineering, DFIR and Cloud Security.
I specialize in designing and improving security operations for enterprise environments, with hands-on experience in AWS, Azure, Microsoft 365, SIEM, automation and incident response.
Throughout my career I have worked across SOC operations, detection development, threat hunting, security automation and cloud security initiatives.
Currently acting as a Technical Lead, focused on building scalable detection capabilities, improving response maturity and leading security engineering projects.
Areas of interest: • Detection Engineering • Incident Response (DFIR) • Cloud Security • Security Automation • Security Operations Leadership
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