一、主动防御中蜜网建设的必要性

随着网络攻击手段的不断升级和网络威胁的日益复杂化，传统的被动防御已难以应对高级持续性威胁、勒索软件、供应链攻击、AI驱动的攻击等新型威胁。网络安全体系建设需从“被动防护”转向“主动防御”，已成为行业共识。

国家标准《信息安全技术 关键信息基础设施安全保护要求》（GB/T 39204-2022)于2023年5月1日正式施行，该标准作为《关键信息基础设施安全保护条例》发布后首个正式发布的关键信息基础设施安全保护标准，为开展关键信息基础设施安全保护工作提供了具体的工作指引。主动防御是该标准中的重要内容，其中包含对关键信息基础设施的暴露面收敛、攻击发现和阻断、攻防演练以及威胁情报，以对抗APT等高级攻击威胁。

默安科技是国内主动防御的开创者与持续引领者，领先的欺骗防御技术是主动防御实践的典型代表。通过丰富多样的元素构建一个极具迷惑性的智能型虚拟蜜网，用以吸引攻击者的火力，耗尽其精力与资源，并可对攻击者进行溯源与反制。蜜网与真实网络相互隔离，达到保护真实业务的目的。

二、蜜网落地难点与解决之道

主动防御体系中，蜜网的建设与运营效果很大程度上决定了防御水平的高低。经过多年的实战经验总结与沉淀，默安科技安全专家发现，现阶段政企在蜜网的建设与运营中存在以下难点。

难点一：复杂网络架构下的协同难题‌

现状：在混合云、多云及分布式场景中，蜜网采集的海量攻击数据未与安全运营体系如SIEM、威胁狩猎等深度结合，导致无法完成防御闭环‌。安全运营体系缺乏实时数据互通能力，难以实现攻击特征共享与防御策略自动调整‌。

解决‌：可采用多源数据融合与智能分析，对蜜网与安全设备产生的误报告警日志进行清洗与聚合，通过日志属性相似度实现数据降噪，提升威胁识别准确率‌；同时进行标准化接口与协议的统一，制定蜜网与安全设备间的标准化数据交互协议，实现威胁情报、自动拦截等信息的实时同步，并联动EDR、NDR等实现自动化响应‌。

难点二：仿真度不足 形同虚设

现状：蜜罐因仿真度不足而被攻击者识破的情况时有发生‌。攻击者通过系统指纹、网络延迟等虚拟化特征检测并识别蜜罐，导致蜜网的诱捕功能失效。在海外实践场景中，APT攻击者常利用反蜜罐技术规避监测‌。

解决‌：根据默安科技安全运营专家的大量攻防实践和实战验证，目前网络中部署的蜜罐有接近80%属于“僵尸蜜罐”，这些蜜罐交互简单、溯源动作较明显、易被发现，绝大多数已经被攻击者的资产测绘工具识别和标记，基本处于形同虚设的状态。

在这种形势下，需要引入更具战斗力的“对抗蜜罐”。与传统的僵尸蜜罐相比，通过在蜜罐运营服务中构建更加动态智能的对抗蜜罐，能够无缝融入业务体系，结合实际的攻防场景与真实的交互剧本，对抗蜜罐让攻击者难以察觉，从而能够进行高效隐蔽的溯源动作。

难点三：运营成本与效果难平衡

现状：目前大多数蜜网产生的攻击日志分散且缺乏智能整合分析，难以提炼高价值威胁情报，并且缺乏攻击路径还原度、溯源准确率等量化指标和主动反制能力，使蜜网的防御价值难以直观地得到验证。此外，蜜网需持续更新虚假数据（如伪造API、用户凭证）以维持诱饵真实性，但人工更新效率低下，且普遍与威胁情报联动不足‌。

解决‌：采用多层诱捕网络‌，结合蜜网业务仿真和攻击侧欺骗诱捕来构建立体防护，干扰攻击者的决策链‌。基于攻击频率、攻击复杂度、攻击目标等维度建立评估指标，实时捕获并分析大量威胁数据以及情报数据。

针对诱饵真实性的问题，可以利用自动化脚本结合安全情报联动‌，自动生成高仿真诱饵，利用先进的自然语言生成模型，根据目标行业、场景和攻击者画像，自动生成高度仿真的钓鱼诱饵，大幅提升可信度，有效诱导攻击者暴露攻击意图和技术手段。

难点四：海外蜜网建设中的‌合规问题

现状：默安科技安全运营团队在客户服务实践中注意到，由于蜜网捕获的攻击日志可能包含用户敏感信息，所以在海外进行蜜网建设时存在合规争议及相关风险‌，需帮助客户满足如欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）、美国《加州消费者隐私法》（CCPA）等法律法规。

解决：需要针对不同法律法规的具体要求有针对性采取相应策略。比如通过实施数据分级脱敏策略，对攻击日志中的IP、设备标识符进行匿名化处理，仅保留行为模式特征‌；并建立本地化数据存储节点，确保蜜网数据不出境，以符合相应区域的法律法规要求‌。整个海外蜜网合规问题的核心在于‌安全运营与隐私的动态平衡‌，用户需基于“数据+合规+边界”构建多层防御体系，在满足攻防实战需求的同时，规避相关法律风险。

三、蜜网建设的建议与展望

蜜网建设：以实战实效为核心目标

构建动态对抗蜜网体系‌：基于标准化接口打通蜜罐与SIEM/EDR的实时数据交互，设计智能交互剧本，如模拟真实的业务API进行调用，结合攻击者行为动态调整仿真策略，同步阻断规则至防火墙，实现“诱捕-分析-阻断”闭环。

强化自动化运营能力‌：利用自然语言生成（NLG）模型生成高仿真诱饵，如行业定制化钓鱼邮件，通过分析模型关联攻击路径，输出溯源IP、TTPs画像等量化指标，如驻留时长、漏洞利用成功率等。

建立攻防联动的验证机制‌：定期通过APT攻击模拟等红蓝对抗测试蜜网隐蔽性，基于ATT&CK框架评估攻击路径还原度，联动威胁情报平台动态更新诱饵（如伪造凭证、漏洞POC），形成“动态诱捕-情报生产-策略优化”的智能防御生态。

未来趋势：打造AI驱动的自适应蜜网

随着大模型技术的不断成熟与深度应用，蜜网建设中引入AI能力已势在必行。比如生成动态诱饵，‌通过AI分析攻击者行为模式，自动生成个性化诱饵，提升诱捕成功率‌；以及蜜网的一键化部署，将Agent自动关联至对应沙箱，快速形成欺骗蜜网，简化布防操作。另一方面，利用高交互大模型沙箱更好的仿真性和迷惑性，包括仿真大模型组件、对话机器人等，能够更有效地做到仿真业务隐蔽，包括为仿真业务提供进程通信伪装、指纹隐藏等处理，避免被攻击者察觉。

默安科技在今年2月份正式推出幻阵AI沙箱集群，提供丰富强大的GenAI沙箱集群、AI诱饵投放及反制能力，点击了解详情https://mp.weixin.qq.com/s/Ivwb5wwUcihpGf8zazgL5A