전통적인 저상호작용 허니팟은 정적 응답과 제한된 의미 이해로 인해 복잡한 적대적 시나리오에서 쉽게 노출됩니다. 프로토콜 적응성, 긴 맥락 유지, 자원 효율성 측면에서 기존 LLM 기반 허니팟의 한계를 해결하기 위해 본 논문에서는 검색 증강 생성 및 경량 미세 조정 기반의 저상호작용 지능형 SSH 허니팟인 P-허니팟을 제안합니다. 세션 수준의 공격 의미 모델링, 이중 지식 검색, ReAct 메커니즘을 결합함으로써 P-허니팟은 다중 턴 상호작용 일관성을 개선하면서 환각을 줄입니다. 실험 결과는 상호작용 현실성, 의미 일관성 및 탐지 저항성에서 기준 시스템보다 우수함을 보여줍니다.
Wu et al. (Mon,)은 이 문제를 연구했습니다.