Honeyval：LLM 驱动 HTTP 蜜罐的综合评测框架
Honeyval: A Comprehensive Evaluation Framework for LLM-powered HTTP Honeypots
AI 导读
研究者提出 Honeyval，一个针对 LLM 驱动 HTTP 蜜罐的综合评测框架，通过 16 个后端应用、AI 攻击智能体、两个控制任务和明确可验证的利用目标，弥补以往评估不可扩展、不可复现、代表性不足的缺陷。基于该框架对近期高性价比 LLM 作为 HTTP 蜜罐的实验显示，这类蜜罐与攻击者的交互时长显著超过基于规则的基线蜜罐，即使面对前沿模型也更少被识破，同时平均保持相对攻击智能体的运行成本优势。作者还测试了不同反击型蜜罐配置，观察到交互更长但检测率上升等独特权衡。