Honeypots ຍັງມີຄວາມສໍາຄັນບໍ?

ໃນປີ 2023, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ອ່ານຫນັງສືດ້ານວິຊາການທີ່ດີເລີດກ່ຽວກັບ , ເຊິ່ງໄດ້ກາຍເປັນຝັນຮ້າຍຢ່າງກະທັນຫັນໃນບົດສຸດທ້າຍຂອງມັນ: ອະທິບາຍວ່າພວກເຂົາພຽງແຕ່ໄດ້ພົບກັບການຫຼອກລວງ bot-on-bot . . ການຫຼອກລວງ Cyber: ເຕັກນິກ, ຍຸດທະສາດ, ແລະລັກສະນະຂອງມະນຸດ ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ ນີ້ບໍ່ແມ່ນຄວາມແປກໃຈໃນທາງໃດກໍ່ຕາມ, ແຕ່ມັນເຮັດໃຫ້ຂ້ອຍສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນ. Honeypots ໄດ້ຖືກອອກແບບຕາມປະເພນີເປັນຮູບແບບການປົກປ້ອງຈາກສັດຕູທີ່ສະຫລາດ, ຂອງມະນຸດ - ໂດຍສະເພາະ. ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເຫັນຈຸດທີ່ຈະຮັກສາຕາກ່ຽວກັບການປ່ຽນແປງໃນການປ້ອງກັນຄວາມປອດໄພຍ້ອນວ່າມັນເຕີບໃຫຍ່ເພື່ອປົກປ້ອງລະບົບຈາກປັນຍາທີ່ມີ cortex ຄອມພິວເຕີ້. ເພື່ອເຂົ້າໃຈການປະຕິບັດຄວາມປອດໄພທາງອິນເຕີເນັດທີ່ສໍາຄັນນີ້ດີຂຶ້ນ, ນີ້ແມ່ນປະຫວັດສາດ, ແນວຄິດພື້ນຖານ, ແລະສະຖານະຂອງສິນລະປະຂອງ Honeypots ເບິ່ງຄືວ່າໃນມື້ນີ້. ບົດນໍາ: ການໃສ່ກັບດັກ້ໍາເຜີ້ງຕະຫຼອດປະຫວັດສາດ ແນວຄວາມຄິດຂອງ honeypot, ທັງເປັນວັດຖຸທີ່ຮູ້ຫນັງສືແລະຄໍາປຽບທຽບ, ມີປະຫວັດສາດອັນຍາວນານທີ່ຮາກຖານຢູ່ໃນການຫຼອກລວງ. ຄໍາສັບດັ່ງກ່າວ conjures ຮູບພາບຂອງ bait ຫວານ , irresistible , ວາງໄວ້ໂດຍເຈດຕະນາເພື່ອດຶງດູດແລະ ensnare ຂອງນັກສະແດງເປັນສັດຕູ. ໃນຄວາມປອດໄພທາງອິນເຕີເນັດ, honeypots ແມ່ນລະບົບຫຼືສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອລໍ້ລວງຜູ້ໂຈມຕີ, ສະເຫນີໃຫ້ພວກເຂົາສິ່ງທີ່ເບິ່ງຄືວ່າເປັນຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນຄ່າຫຼືການເຂົ້າເຖິງ. ແຕ່ຮາກຂອງແນວຄວາມຄິດ honeypot ໄປເລິກກວ່າຄວາມປອດໄພດິຈິຕອນ. ຕົ້ນກໍາເນີດຂອງການຫຼອກລວງເປັນຍຸດທະສາດປ້ອງກັນແມ່ນວັດຖຸບູຮານ. ກອງກຳລັງທະຫານໄດ້ໃຊ້ເຄື່ອງຫຼອກລວງເພື່ອຫຼອກລວງສັດຕູ, ເຊັ່ນປ້ອມປ້ອງກັນໄມ້ ຫຼື ກອງທັບເໝືອທີ່ໝາຍເຖິງການຈູດໄຟ ຫຼື ຊັບພະຍາກອນໃຫ້ຫ່າງໄກຈາກເປົ້າໝາຍຕົວຈິງ. Espionage ຍັງມີລຸ້ນຂອງ Honeypot ຂອງຕົນເອງ: ຜູ້ປະຕິບັດງານທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມເພື່ອຊັກຈູງແລະປະນີປະນອມກັບສັດຕູ, baiting ໃຫ້ເຂົາເຈົ້າເຂົ້າໄປໃນການເປີດເຜີຍຄວາມລັບຫຼືເຮັດໃຫ້ຄວາມຜິດພາດຍຸດທະສາດ. ເມື່ອຄອມພິວເຕີ້ເຂົ້າໄປໃນຮູບ, ແນວຄວາມຄິດຂອງ honeypot ໄດ້ຫັນປ່ຽນໄປສູ່ຄວາມປອດໄພດິຈິຕອນຕາມທໍາມະຊາດ. ໃນປີ 1989, Gene Spafford ໄດ້ນໍາສະເຫນີຍຸດທະສາດການປ້ອງກັນຢ່າງຫ້າວຫັນທີ່ປະກອບມີການຫຼອກລວງ, ເປັນຈຸດປ່ຽນຂອງອົງການຈັດຕັ້ງຄິດກ່ຽວກັບຄວາມປອດໄພທາງອິນເຕີເນັດ ( ). ໃນປີ 1990, ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ: Fred Cohen's ແລະໂຄງການ Honeynet ໄດ້ນໍາເອົາແນວຄວາມຄິດດັ່ງກ່າວມາສູ່ການປະຕິບັດຢ່າງເປັນທາງການ. Honeypots ດິຈິຕອນຕົ້ນໆເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຄົງທີ່ແລະກົງໄປກົງມາ, ແຕ່ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ວາງພື້ນຖານສໍາລັບວິທີການໃຫມ່ທັງຫມົດໃນການປ້ອງກັນ: ລໍ້ລວງຜູ້ໂຈມຕີໃຫ້ຮຽນຮູ້ຈາກພຶດຕິກໍາຂອງເຂົາເຈົ້າ, ແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ຮັກສາໃຫ້ເຂົາເຈົ້າອອກ. Cyber Deception: State of the Art, Trends, and Open Challenges Deception Toolkit (DTK) ການຫຼອກລວງ Cyber ໃນຍຸກດິຈິຕອນ ມື້ນີ້, honeypots ແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງຍຸດທະສາດທີ່ກວ້າງຂວາງທີ່ເອີ້ນວ່າ . CYDEC ໃຊ້ທິດທາງທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງໂດຍເຈດຕະນາເພື່ອເຮັດໃຫ້ຜູ້ໂຈມຕີສັບສົນ, ເພີ່ມຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການດໍາເນີນງານຂອງພວກເຂົາໃນຂະນະທີ່ເກັບກໍາຂໍ້ມູນປັນຍາທີ່ມີຄຸນຄ່າ. ບໍ່ຄືກັບໄຟວໍ ຫຼືລະບົບກວດຈັບການບຸກລຸກ, ເຊິ່ງຖືກອອກແບບມາເພື່ອສະກັດກັ້ນ ຫຼື ແຈ້ງເຕືອນ, ໝໍ້ນໍ້າເຜິ້ງເຮັດໜ້າທີ່ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຫ້າວຫັນໃນການສຶກສາສັດຕູ, ການຮຽນຮູ້ວິທີການຂອງເຂົາເຈົ້າ, ແລະແມ້ກະທັ້ງການຂັດຂວາງການໂຈມຕີໃນອະນາຄົດໂດຍການແນະນໍາຄວາມບໍ່ແນ່ນອນໃນຄວາມພະຍາຍາມຂອງເຂົາເຈົ້າ. Cyber Deception (CYDEC) honeypots ທີ່ທັນສະໄຫມສອດຄ່ອງກັບການຈັດປະເພດ CYDEC, ເຊິ່ງຈັດປະເພດຍຸດທະສາດໃນທົ່ວຫ້າຊັ້ນ: ຍຸດທະສາດ (ການກະທໍາຜິດຫຼືການປ້ອງກັນ), ມິຕິ (ຂໍ້ມູນ, ລະບົບ, ເຄືອຂ່າຍ), ໄລຍະ (ການປ້ອງກັນ, ການຊອກຄົ້ນຫາ, ການຕອບສະຫນອງ), ມີສິດເທົ່າທຽມ (ຕົວຢ່າງ, decoying), ແລະເຕັກນິກ (ເຊັ່ນ:. , honeypots, obfuscation). Honeypots excel ເປັນ decoys, ສ້າງສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຫນ້າເຊື່ອຖືແຕ່ fabricated ທີ່ຜູ້ໂຈມຕີບໍ່ສາມາດຕ້ານການກໍາຫນົດເປົ້າຫມາຍ, ມັນເປັນມູນຄ່າຫຼາຍການທົບທວນຄືນ ທີ່ຈະເຂົ້າໃຈເລື່ອງນີ້. Cyber Deception: ລັດຂອງສິນລະປະ, ແນວໂນ້ມ, ແລະເປີດສິ່ງທ້າທາຍ ວິວັດທະນາການຂອງ Honeypots Honeypots ຄົງທີ່ໃນອະດີດແມ່ນຂ້ອນຂ້າງງ່າຍດາຍ - ອອກແບບມາເພື່ອ mimic services ເຊັ່ນ SSH ຫຼື FTP servers, ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ບັນທຶກການໂຕ້ຕອບພື້ນຖານເພື່ອວິເຄາະສິ່ງທີ່ຜູ້ໂຈມຕີກໍາລັງເຮັດ. Honeypots ເຫຼົ່ານີ້ເຮັດວຽກໄດ້ດີສໍາລັບການຈັບແຮກເກີທີ່ສວຍໂອກາດ, ແຕ່ພວກເຂົາຕໍ່ສູ້ຕ້ານກັບສັດຕູທີ່ສະຫລາດກວ່າ. Honeypots ທີ່ທັນສະໄຫມ, ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ມີການເຄື່ອນໄຫວແລະອັດສະລິຍະ, ນໍາໃຊ້ປັນຍາປະດິດແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອເຂົ້າຮ່ວມກັບຜູ້ໂຈມຕີໃນຄວາມເປັນຈິງ, ວິທີການປັບຕົວ. ນີ້ແມ່ນບາງຄວາມກ້າວໜ້າທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດ: HoneyGPT ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການກ້າວໄປຂ້າງຫນ້າຂອງເທກໂນໂລຍີ Honeypot. ໂດຍການລວມຕົວແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ (LLMs) ເຊັ່ນ ChatGPT, HoneyGPT ສາມາດພົວພັນກັບຜູ້ໂຈມຕີໃນການໂຕ້ຕອບແບບລະອຽດ, ຄ້າຍຄືກັບມະນຸດ. ການນໍາໃຊ້ວິສະວະກໍາວ່ອງໄວທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ມັນສະຫນັບສະຫນູນການສົນທະນາ, ການສ້າງພາບລວງຕາຂອງການມີສ່ວນພົວພັນທີ່ແທ້ຈິງ. ວິທີການນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຖືກກ່າວຟ້ອງເກັບເອົາຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສໍາຄັນກ່ຽວກັບພຶດຕິກໍາ, ຍຸດທະວິທີ, ແລະຈຸດປະສົງຂອງຜູ້ໂຈມຕີ ( ). 1. HoneyGPT: ການນໍາ AI ໄປສູ່ Frontline HoneyGPT ຄວາມສະຫຼາດຂອງ HoneyGPT ແມ່ນຢູ່ໃນຄວາມສາມາດຂອງຕົນທີ່ຈະ mimic ຜູ້ໃຊ້ທີ່ແທ້ຈິງຫຼືຜູ້ບໍລິຫານລະບົບ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ຜູ້ໂຈມຕີທີ່ສືບສວນ chatbot ການບໍລິການລູກຄ້າອາດຈະພົວພັນກັບ honeypot ໂດຍບໍ່ຕັ້ງໃຈ, ເປີດເຜີຍເຕັກນິກການ phishing ຫຼືການຂູດຮີດອື່ນໆໃນຂະບວນການ. ໜ່ວຍສືບລັບທີ່ເກັບກຳມານັ້ນແມ່ນມີມູນຄ່າບໍ່ແພງສໍາລັບການລ່ວງໜ້າການໂຈມຕີທີ່ຄ້າຍຄືກັນຢູ່ບ່ອນອື່ນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, HoneyGPT ບໍ່ແມ່ນບໍ່ມີຂໍ້ຈໍາກັດ - ປະສິດທິພາບຂອງມັນຂຶ້ນກັບຄຸນນະພາບຂອງການກະຕຸ້ນເຕືອນແລະຄວາມສາມາດຂອງຕົນໃນການຈັດການວັດສະດຸປ້ອນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງຫຼືບໍ່ໄດ້ຄາດຫວັງ. The LLM Honeypot ໃຊ້ແນວຄວາມຄິດຂອງ AI-driven honeypots ຕື່ມອີກໂດຍການປັບປຸງແບບຈໍາລອງພາສາທີ່ຝຶກອົບຮົມກ່ອນການປັບໄຫມກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນຂອງພຶດຕິກໍາຂອງຜູ້ໂຈມຕີທີ່ຮູ້ຈັກ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ Honeypot ສາມາດຄາດຄະເນແລະປັບຕົວເຂົ້າກັບກົນລະຍຸດຂອງສັດຕູໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ປ່ຽນຈາກ reactive ໄປສູ່ການປ້ອງກັນແບບຕັ້ງຫນ້າ ( ). 2. LLM Honeypot: Proactive Cyber Defense LLM Honeypot ຕົວຢ່າງ, ຈິນຕະນາການການໂຕ້ຕອບການບໍລິຫານທີ່ຫຼອກລວງທີ່ບໍ່ພຽງແຕ່ຕອບສະຫນອງຕໍ່ຄໍາຖາມຂອງຜູ້ໂຈມຕີເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ປັບພຶດຕິກໍາຂອງມັນຢ່າງສະຫຼາດເພື່ອຍືດອາຍຸການໂຕ້ຕອບແລະເກັບກໍາຂໍ້ມູນຫຼາຍຂຶ້ນ. ໃນຂະນະທີ່ວິທີການນີ້ມີທ່າແຮງອັນໃຫຍ່ຫຼວງ, ມັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເຂົ້າເຖິງຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່, ມີຄຸນນະພາບສູງແລະຊັບພະຍາກອນຄອມພິວເຕີ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດເຂົ້າເຖິງອົງການຈັດຕັ້ງຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າ. HoneyDOC ແນະນໍາ modularity ກັບການອອກແບບ honeypot, ແບ່ງອອກເປັນອົງປະກອບ Decoy, Captor, ແລະ Orchestrator. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ສໍາລັບການປັບແຕ່ງທີ່ເຫມາະສົມໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ຈາກເຄືອຂ່າຍວິສາຫະກິດກັບລະບົບ IoT ( ). 3. HoneyDOC: Modular ແລະ Scalable Deception HoneyDOC modularity ນີ້ແມ່ນການປ່ຽນແປງເກມ, ເຮັດໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງເພື່ອສ້າງ honeypots ສະເພາະກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງເຂົາເຈົ້າ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການດ້ານສຸຂະພາບສາມາດສ້າງລະບົບບັນທຶກສຸຂະພາບເອເລັກໂຕຣນິກ (EHR), ໃນຂະນະທີ່ບໍລິສັດຜະລິດອາດຈະເຮັດແບບຈໍາລອງຊັ້ນໂຮງງານທີ່ໃຊ້ IoT. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ການນຳໃຊ້ລະບົບດັ່ງກ່າວໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວສູງສາມາດເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມທ້າທາຍໃນການເຊື່ອມໂຍງ ແລະ latency. Honeypots ອຸດສາຫະກໍາໄດ້ສຸມໃສ່ເຕັກໂນໂລຊີການດໍາເນີນງານ (OT), replicating ສະພາບແວດລ້ອມເຊັ່ນ: ຕາຂ່າຍໄຟຟ້າ, ໂຮງງານຜະລິດນ້ໍາ, ແລະລະບົບການຜະລິດ. ໂດຍ mimicing ອະນຸສັນຍາອຸດສາຫະກໍາທີ່ຊັບຊ້ອນ, ພວກເຂົາເຈົ້າສະຫນອງການປ້ອງກັນທີ່ເປັນເອກະລັກຕໍ່ກັບສັດຕູທີ່ແນໃສ່ພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ສໍາຄັນ. ຕົວຢ່າງທີ່ໂດດເດັ່ນໃຊ້ເຄືອຂ່າຍຄວາມຊົງຈຳໄລຍະຍາວ (LSTM) ເພື່ອເຮັດຕາມຂະບວນການທາງອຸດສາຫະກຳໃນເວລາຈິງ, ສ້າງຄວາມໝັ້ນໃຈໃຫ້ກັບຜູ້ໂຈມຕີ ( ). 4. Honeypots ອຸດສາຫະກໍາ: ການປົກປ້ອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ສໍາຄັນ Industrial Systems Honeypot Honeypots ເຫຼົ່ານີ້ແກ້ໄຂຄວາມຕ້ອງການທີ່ສໍາຄັນ, ເນື່ອງຈາກວ່າສະພາບແວດລ້ອມ OT ມັກຈະມີຄວາມປອດໄພບໍ່ດີແລະຖືກເປົ້າຫມາຍສູງ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ພວກເຂົາຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການສ້າງແບບຈໍາລອງທີ່ຊັດເຈນຂອງລະບົບອຸດສາຫະກໍາເພື່ອໃຫ້ມີປະສິດທິພາບ, ເຊິ່ງສາມາດເປັນອຸປະສັກທີ່ສໍາຄັນ. Emerging technologies ເຊັ່ນ blockchain ແລະ IoT ມາພ້ອມກັບຊ່ອງໂຫວ່ທີ່ເປັນເອກະລັກ. Honeypots ທີ່ອອກແບບມາສໍາລັບສະພາບແວດລ້ອມເຫຼົ່ານີ້ໃຊ້ລະບົບການແບ່ງຂັ້ນຄຸ້ມຄອງ ແລະສັນຍາອັດສະລິຍະເພື່ອນຳໃຊ້ decoys ແບບເຄື່ອນໄຫວໃນທົ່ວເຄືອຂ່າຍ IoT. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ໂນດ blockchain ປອມສາມາດດຶງດູດຜູ້ໂຈມຕີທີ່ພະຍາຍາມໃຊ້ຈຸດອ່ອນໃນການກວດສອບການເຮັດທຸລະກໍາ ( ). 5. Blockchain ແລະ IoT Honeypots: ການຮັກສາຄວາມປອດໄພຂອງ Edge Blockchain IoT Honeypot ໃນຂະນະທີ່ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ມີປະສິດຕິຜົນສູງໃນການແກ້ໄຂຊ່ອງໂຫວ່ຂອງຊ່ອງຫວ່າງ, ພວກເຂົາສາມາດແນະນໍາການຄິດໄລ່ຄ່າຈ້າງແລະອາດຈະມີປະສິດທິພາບຫນ້ອຍຕໍ່ກັບສັດຕູທີ່ຄຸ້ນເຄີຍກັບສະພາບແວດລ້ອມ blockchain ແລະ IoT. ສິ່ງທ້າທາຍຕໍ່ຫນ້າ ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງພວກເຂົາ, honeypots ປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນທີ່ປະເຊີນຫນ້າໂດຍລະບົບ AI ທີ່ພັດທະນາທັງຫມົດ: : ການສ້າງ ແລະຮັກສາການຫຼອກລວງຕົວຈິງໃນທົ່ວເຄືອຂ່າຍຂະຫນາດໃຫຍ່ຍັງຄົງເປັນອຸປະສັກທາງດ້ານວິຊາການ. ຄວາມສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ : ໃນຂະນະທີ່ Honeypots ທີ່ໃຊ້ AI ກໍາລັງມີແນວໂນ້ມ, ຜູ້ໂຈມຕີຍັງໃຊ້ AI ເພື່ອກໍານົດແລະຂ້າມ decoys. AI Evolution : ເມື່ອຜູ້ໂຈມຕີມີຄວາມຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ, ໝໍ້ນໍ້າເຜິ້ງຕ້ອງປະດິດສ້າງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເພື່ອໃຫ້ມີປະສິດທິພາບ. ໄພຂົ່ມຂູ່ແບບໄດນາມິກ ການຄົ້ນຄວ້າໃນອະນາຄົດຕ້ອງແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້, ໂດຍສະເພາະໂດຍຜ່ານລະບົບອັດຕະໂນມັດແລະການລວມຕົວແບບ AI ທີ່ທັນສະໄຫມ. ແນ່ນອນວ່າມີຕົວຢ່າງຫຼາຍກວ່າສິ່ງທີ່ກ່າວມາຂ້າງເທິງ, ແຕ່ຂ້ອຍກໍາລັງຮຽກຮ້ອງຄວາມສົນໃຈກັບຜູ້ທີ່ຂ້ອຍຕ້ອງການໃຫ້ຄວາມສົນໃຈ, ແລະປ່ອຍໃຫ້ສິ່ງທີ່ດີຫຼາຍທີ່ຂ້ອຍບໍ່ຕ້ອງການໃຫ້ນັກສະແດງຝ່າຍກົງກັນຂ້າມມີຫົວ. ນີ້ບໍ່ແມ່ນສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ພັກຜ່ອນເພື່ອຢືນຢູ່ໃນສະຖາປັດຕະຍະກໍາສ່ວນຕົວຂອງເຈົ້າເອງ. ມີເຫດຜົນດ້ານກົດລະບຽບທີ່ດີຫຼາຍສໍາລັບການນີ້: ບົດຄວາມນີ້ແມ່ນສໍາລັບ , ສະເພາະ. ຫມວກສີຂາວ ສິ່ງທ້າທາຍຂອງການໃຊ້ Honeypots ໃນຂະນະທີ່ Honeypots ສະຫນອງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ບໍ່ມີຄ່າແລະຄວາມສາມາດໃນການປ້ອງກັນ, ການປະຕິບັດຂອງພວກມັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການເຂົ້າຫາຢ່າງລະມັດລະວັງເພື່ອຫຼີກເວັ້ນບັນຫາທາງດ້ານກົດຫມາຍ, ຈັນຍາບັນ, ແລະການດໍາເນີນງານ. ໂດຍການແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້ຜ່ານການວາງແຜນຢ່າງລະມັດລະວັງແລະການປຶກສາຫາລືທາງດ້ານກົດຫມາຍ, ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດປະຕິບັດ honeypots ປະສິດທິຜົນໃນຂະນະທີ່ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງ: : Honeypots ມັກຈະເກັບກຳຂໍ້ມູນຂອງຜູ້ໂຈມຕີ, ລວມທັງຂໍ້ມູນທີ່ອາດຈະລະບຸຕົວຕົນໄດ້. ໃນເຂດປົກຄອງເຊັ່ນສະຫະພາບເອີຣົບ, ບ່ອນທີ່ທີ່ຢູ່ IP ຖືກຈັດປະເພດເປັນຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນພາຍໃຕ້ກົດລະບຽບການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນທົ່ວໄປ (GDPR), ນີ້ສາມາດສ້າງຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການປະຕິບັດຕາມ. ອົງການຈັດຕັ້ງຕ້ອງຮັບປະກັນວ່າ Honeypots ຂອງພວກເຂົາຖືກຕັ້ງຄ່າເພື່ອຈັດການຂໍ້ມູນຢ່າງມີຈັນຍາບັນແລະຢູ່ໃນຂອບກົດຫມາຍ. ). ຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແມ່ນແລ້ວ, ເຖິງແມ່ນວ່າຜູ້ໂຈມຕີທີ່ເປັນສັດຕູຂອງເຈົ້າອາດຈະຖືກປົກປ້ອງ GDPR ( Honeypots and Honeynets: ບັນຫາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ : ຖ້າ honeypot ໄດ້ຖືກປະນີປະນອມແລະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອໂຈມຕີລະບົບອື່ນໆ, ອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ນໍາໃຊ້ມັນອາດປະເຊີນກັບຄວາມຮັບຜິດຊອບຕໍ່ຄວາມເສຍຫາຍ. ມາດຕະການຄວາມປອດໄພທີ່ເຂັ້ມແຂງຕ້ອງມີຢູ່ໃນສະຖານທີ່ເພື່ອປ້ອງກັນການນໍາໃຊ້ຜິດພາດ ( ). ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມຮັບຜິດຊອບ Deploying Honeypots and Honeynets: ບັນຫາຄວາມຮັບຜິດຊອບ : ໃນຂະນະທີ່ເປັນບັນຫາທາງດ້ານກົດໝາຍຕົ້ນຕໍສໍາລັບການບັງຄັບໃຊ້ກົດໝາຍ, ແນວຄວາມຄິດຂອງການຈັບກຸມ—ການຊັກຊວນໃຫ້ຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງກະທໍາຜິດທີ່ເຂົາເຈົ້າຈະບໍ່ເຮັດ—ເປັນສິ່ງສຳຄັນທີ່ຕ້ອງພິຈາລະນາ. Honeypots ຄວນສັງເກດ ແລະວິເຄາະພຶດຕິກຳຂອງຜູ້ໂຈມຕີຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງ ແທນທີ່ຈະຊຸກຍູ້ໃຫ້ມີການກະທຳທີ່ຜິດກົດໝາຍຢ່າງຈິງຈັງ ( ). ບັນຫາການລັກລອບ CyberLaw 101: ກົດໝາຍຫຼັກຂອງສະຫະລັດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການນຳໃຊ້ honeypot : ກິດຈະກໍາທາງໄຊເບີມັກຈະຂ້າມຊາຍແດນລະຫວ່າງປະເທດ, ຊັບຊ້ອນການບັງຄັບໃຊ້ແລະການປະຕິບັດຕາມ. ຕົວຢ່າງ, ຂໍ້ມູນທີ່ເກັບກໍາຢູ່ໃນປະເທດຫນຶ່ງອາດຈະຢູ່ພາຍໃຕ້ກົດຫມາຍຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຄົນອື່ນ, ການສ້າງພື້ນທີ່ສີຂີ້ເຖົ່າທາງດ້ານກົດຫມາຍ ( ). ສິ່ງທ້າທາຍທາງດ້ານກົດໝາຍ ramifications ທາງດ້ານກົດຫມາຍຂອງ honeypots ຕ້ານການແຮກເກີ ສະຫຼຸບ: ຄວາມຫວານທີ່ຍືນຍົງຂອງ Honeypots Honeypots ໄດ້ຫັນປ່ຽນຈາກດັກແບບງ່າຍດາຍໄປສູ່ເຄື່ອງມືແບບເຄື່ອນໄຫວທີ່ມີບົດບາດສໍາຄັນໃນຄວາມປອດໄພທາງອິນເຕີເນັດທີ່ທັນສະໄຫມ. ໂດຍການລວມເອົາປັນຍາປະດິດ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະສະຖາປັດຕະຍະກຳແບບໂມດູລາ, ພວກມັນຍັງຄົງເປັນສິ່ງທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້ໃນການຕໍ່ສູ້ຕ້ານໄພຂົ່ມຂູ່ທາງອິນເຕີເນັດ. ບໍ່ວ່າຈະເປັນການປົກປ້ອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ສໍາຄັນ, ການປ້ອງກັນລະບົບ IoT, ຫຼືການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງສັດຕູໃນການສົນທະນາທີ່ຫຼອກລວງ, honeypots ພິສູດວ່າການປ້ອງກັນທີ່ດີທີ່ສຸດມັກຈະຢູ່ໃນການຫຼອກລວງຍຸດທະສາດ. ໃນຂະນະທີ່ໄພຂົ່ມຂູ່ດ້ານຄວາມປອດໄພທາງອິນເຕີເນັດເຕີບໃຫຍ່ຂຶ້ນ, ຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງ honeypots ມີພຽງແຕ່ເພີ່ມຂຶ້ນ. ຄວາມສາມາດໃນການປັບຕົວ, ຫຼອກລວງ, ແລະລວບລວມ intel ຂອງພວກເຂົາຈະປັບປຸງ - ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຂໍ້ຈໍາກັດດ້ານກົດລະບຽບຂອງການປະຕິບັດຄວາມປອດໄພທີ່ພັດທະນານີ້, ມີຮາກປະຫວັດສາດບູຮານ. ແມ່ນແລ້ວ, honeypots ບໍ່ພຽງແຕ່ສໍາຄັນໃນໂລກດິຈິຕອລທີ່ທັນສະໄຫມ - ດຽວນີ້ພວກມັນ . ຫວານກວ່າທີ່ເຄີຍເປັນ