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摘要

随着网络安全日益受到关注，设计并实现各类网络欺骗（Cyber Deception, CYDEC）机制的相关文献显著增加。这一趋势反映出业界对新型策略的迫切需求，以期更有效地应对网络威胁。自诞生以来，CYDEC 凭借其主动与被动双重防御能力，已成为一种对抗攻击者的创新性防御手段，并在大量真实场景中得到应用。尽管已有大量研究工作聚焦于 CYDEC，现有文献仍存在明显空白。具体而言，目前尚缺乏：（1）对 CYDEC 核心构成要素的全面分析；（2）覆盖所有解决方案类型的通用分类体系；以及（3）面向多种应用场景的文献现状综述。本文旨在通过详细梳理 CYDEC 的主要特征、构建一套完备的分类学体系，填补上述空白。此外，本文还回顾了用于生成 CYDEC 的各类框架，并提出一种更具通用性的综合框架；同时研究并对比了现有文献中采用 CYDEC 的方案——涵盖非人工智能（AI）与基于 AI 的两类方法。最后，本文探讨了当前最前沿的研究趋势，并列出有待未来解决的开放挑战。

1.引言

在当今数字时代，各行业组织正面临日益严峻的网络攻击威胁，这些攻击会破坏其数据与系统的机密性、完整性和可用性。从窃取个人信息到破坏关键基础设施，此类攻击手段日趋复杂，且愈发难以被检测与处置。在此背景下，网络安全已成为企业与政府层面的战略优先事项。然而，传统安全措施往往难以抵御高级持续性威胁（APT）或零日攻击。这一关键现状凸显出对新型高效防御策略的迫切需求——此类策略需具备先发制人地阻断攻击并更有效缓解其影响的能力。正是在这一背景下，网络欺骗（CYDEC）作为一种重塑网络安全格局的创新策略应运而生。

网络安全威胁日益严峻---传统防御手段难以有效应对高级网络攻击---亟需研究以网络欺骗（CYDEC）为代表的主动防御策略

网络欺骗（CYDEC）以欺骗原理为根基，兼具先发制人与被动响应的双重能力，能够高效缓解攻击影响，且避免对真实资产造成实质损害。在此基础上，CYDEC 不仅能转移攻击者注意力，还可收集有关其攻击手法、工具及目标的高价值情报，从而构建起持续演进的学习闭环。

CYDEC 的优势主要体现在威胁发现、情报获取与攻击干预三个方面。（1）在威胁发现方面，通过监测诱饵资产上的访问与交互行为，识别传统安全手段可能遗漏的攻击活动。由于诱饵资产通常不承载正常业务，针对其的异常交互能够提供较为明确的威胁信号，有助于提升检测效率与准确性。（2）在情报获取方面，通过深入分析攻击者与诱饵的交互过程，提取其使用的工具、采用的战术、技术与过程（TTPs）及潜在攻击目标，为理解攻击行为、研判后续行动和调整防御策略提供依据。（3）在攻击干预方面，通过误导、牵制与延滞攻击者，消耗其时间和资源，增加攻击过程的不确定性与行动成本，从而降低攻击成功的可能性。上述能力相互支撑，所获取的攻击情报还可用于优化诱饵配置与交互策略，持续提升威胁发现与攻击干预的效果。此外，CYDEC 还具有一定的成本效益，可通过部署和维护可控的诱饵资源，以相对有限的投入补充现有防御体系，降低真实资产面临的安全风险。

实际上除了上述作用外，CYDEC还可以进一步实现攻击的溯源及攻击的反制。

1.1现有综述

本文从以下七个维度对现有综述文献进行统一评估与比较：（1）基础理论，即是否阐述 CYDEC 的基本原理；（2）分类体系，即是否提出独立的分类方法；（3）框架视角，即是否依据特定框架组织与分析文献；（4）攻击视角，即是否根据攻击路径或攻击方法对欺骗方案进行分类；（5）人工智能，即是否分析不同 AI 模态在欺骗机制中的应用；（6）技术就绪等级（TRL），即是否评估相关欺骗机制的技术成熟度；（7）开放挑战，即是否梳理尚待解决的关键问题。

1.2研究问题

本文针对前述研究缺口展开工作：梳理现有 CYDEC 框架，并提出融合人工智能与多种防御战术的概念框架；同时给出一套完备分类法，可对任意 CYDEC 机制进行系统归类。此外，本文基于技术就绪等级（TRL）、攻击视角、维度与战术等现有综述尚未采用的指标，对 CYDEC 相关文献及该领域各类人工智能机制展开对比分析。在此背景下，论文聚焦以下研究问题（RQ）：

• 研究问题1：CYDEC 的基本原理是什么？​ 该问题深入剖析 CYDEC 的核心原则与基础概念，旨在厘清使欺骗成为可行且高效防御策略的基本要素。
• 研究问题2：现有哪些 CYDEC 分类法？​ 通过检视既有分类体系，评估其在组织各类欺骗机制时的适用性与覆盖度，探究这些分类法如何支撑对多样化欺骗策略的结构化理解。
• 研究问题3：CYDEC 相关框架有哪些关键特征？​ 该问题系统梳理 CYDEC 框架全景，识别各框架的方法论与核心属性，凸显其结构差异与设计取向。
• 研究问题4：CYDEC 机制具备哪些核心特征？​ 面向攻防两端高影响力的 CYDEC 机制，考察其运行机理与在多场景下的实际效能。
• 研究问题5：CYDEC 中 AI 机制的特征是什么？​ 围绕人工智能与 CYDEC 的融合，识别数据驱动欺骗技术的主要能力边界，分析 AI 对欺骗策略增强作用的实质影响。
• 研究问题6：CYDEC 领域呈现出哪些趋势、经验与开放挑战？​ 该问题提炼当前研究动向与待解难题，在梳理近期进展的同时，指明可催生未来创新的未决问题。

1.3论文贡献

尽管现有研究对 CYDEC 领域现状进行了梳理，但近期综述多聚焦于博弈论或采用 ML 与 DL的 CYDEC 机制，往往未能从全部 AI 维度对 CYDEC 展开全景探究。与既有工作不同，本文给出一项整体性综述：既综合已有 CYDEC 机制，又剖析其与多种人工智能技术的融合方式，从而对该领域形成更广且更深的理解。此外，尽管部分现有综述提出了分类法，但其在完备性与严谨性上均存在显著缺口；为此，本文引入一种新型分类法，可对 CYDEC 机制实施严格归类，提供更具系统性与洞察力的组织视角。最后，已有综述均未详细分析 CYDEC 框架，亦未提出融合 AI 优势的统合框架。针对该空白，本文不仅评析现有框架，更提出了一种借助 AI 提升 CYDEC 效能的新框架。

论文的内容安排如下：第 2 节围绕对象、位置、动因、时机与实现方式五个基本问题，阐述 CYDEC 的基本原理；第 3 节梳理现有分类方法及其优势与局限，进而提出系统覆盖各类 CYDEC 机制的分类体系；第 4 节基于该分类体系，分析现有 CYDEC 框架在防御战术、人工智能应用、维度划分及应用场景方面的特点，并提出利用人工智能支撑预防、检测、响应与取证分析的新框架；第 5 节依据提炼的特征指标，对现有主流 CYDEC 方案进行比较分析；第 6.3 节沿用上述分析维度，进一步考察人工智能在 CYDEC 中的具体应用；第 8 节梳理未来研究面临的主要挑战；第 9 节总结全文并给出结论。

2.背景知识

2.1CYDEC定义

CYDEC 在网络安全防御中是一种主动防御策略，通过构造虚假信息与交互环境，误导攻击者的认知与行为。Gene Spafford 在 1989 年最早探索基于欺骗的主动防御，通过预设诱饵系统、虚假数据与仿真服务，发现正在进行的入侵、采集攻击信息并延滞攻击行为。CYDEC 不局限于诱饵的构建与部署，还强调通过环境塑造与交互反馈，持续影响攻击者的判断与行动。例如，金融机构可部署存放虚假客户数据的隔离诱饵数据库，在保护真实数据的同时识别潜在窃取行为。与主要依赖访问限制和安全屏障的被动防御相比，CYDEC 更强调主动塑造攻击者所感知的环境，引导其行为。

网络欺骗不仅能够支撑主动防御，还可为攻击反制提供情报依据与决策支持。

2.2CYDEC应用场景

CYDEC 具有广泛的适用性与较强的可塑性，可应用于多类攻防场景。在防御侧，CYDEC 通过误导、牵制与延滞攻击者，阻碍攻击推进，并辅助发现潜在威胁。例如，电网等关键基础设施可部署模拟真实运行环境的诱饵工业控制系统（ICS），吸引攻击者交互并采集其行为信息。在攻击侧，攻击者可利用欺骗手段隐匿真实意图、伪装身份或制造虚假线索，干扰防御者的判断与处置，降低被检测的可能性，从而获取攻击优势。

2.3CYDEC研究意义

CYDEC 已成为各组织网络防御工具箱中的基石性手段，其在当今网络安全格局中的重要地位，可由若干关键动因加以印证，这些动因也反映出该策略的现实相关性与实战效能。此外，CYDEC 能够适配多样化环境与场景，并可针对对手的战术、技术与过程（TTP）生成情报——上述特性进一步凸显了其在保护关键资产与缓解威胁方面的战略价值。

2.4CYDEC应用阶段

根据所处阶段的不同，CYDEC 可在攻击与防御过程中发挥不同作用。在攻击侧，欺骗手段可用于侦察、初始访问、持久化及数据渗出等阶段，通过伪装身份、掩盖意图与制造虚假线索，辅助攻击实施并增强行动隐蔽性。相关行为可结合 MITRE ATT&CK 框架进行归类。

在防御侧，CYDEC 的应用可围绕预防、检测、响应与取证分析四个阶段展开。（1）在预防阶段，通过预设诱饵资产与欺骗性信息，误导攻击者的侦察与目标选择，降低真实资产的暴露风险。（2）在检测阶段，通过监测诱饵资产的访问与使用行为，发现潜在入侵，例如在诱饵凭据被使用时触发告警。（3）在响应阶段，根据已发现的攻击行为调整欺骗环境与交互策略，牵制和延滞攻击者，并配合阻断、隔离等措施控制攻击影响。（4）在取证分析阶段，关联分析欺骗环境中记录的交互日志、攻击载荷与行为轨迹，为攻击过程还原、溯源分析及防御策略优化提供依据。上述阶段相互衔接，相关欺骗机制可跨阶段持续发挥作用。

3.技术分类

3.1攻防意图分类

网络欺骗可以通过攻防意图分类：攻击型欺骗借仿冒与诱饵隐蔽渗透，防御型欺骗依托蜜罐与伪造数据实现主动诱捕。

3.2欺骗层次分类

网络欺骗可以通过欺骗层次分类：数据层操纵信息信任，网络层重定向流量，系统层伪装组件，软件层伪造应用实现双向欺骗。

3.3攻防战术分类

根据服务的攻防目标，网络欺骗可分为攻击性欺骗与防御性欺骗。前者结合 MITRE ATT&CK 战术体系，辅助攻击实施并增强行动隐蔽性；后者围绕预防、检测、响应与取证分析，支撑威胁发现、攻击干预及防御优化。

3.4欺骗策略分类

网络欺骗可以通过欺骗目标策略分类：依据欲达成的误导意图，将机制归为遮蔽、仿冒、诱饵等十二类基础策略。

3.5欺骗技术分类

网络欺骗可通过攻防侧专属技术方法分类：攻击技术侧重身份仿冒与载荷注入，防御技术依托动态变形、诱饵布设与流量重定向实现主动误导。

4.CYDEC框架

4.1现存框架

现有网络欺骗框架主要围绕流量重定向、蜜罐与蜜网诱捕、动态攻击面防御、攻击行为分析及智能欺骗决策等技术展开，通过构建虚假网络环境、动态调整攻击面、诱导攻击者交互以及分析攻击行为，实现对网络攻击的预防、检测、响应与取证。随着相关技术的发展，网络欺骗框架逐步从传统的静态诱捕向动态化、智能化和自动化方向演进，并扩展至物联网、工业控制、云计算及信息物理系统等应用场景。然而，现有研究大多针对特定场景或单一欺骗机制设计，在跨层欺骗协同、人工智能驱动的策略优化、自动化编排及零接触部署等方面仍存在一定局限，尚缺乏能够兼顾多种欺骗维度、不同防御战术与异构应用环境的通用框架。

根据现有网络欺骗框架的主要实现机制，可将其划分为流量重定向、蜜罐蜜网诱捕、动态攻击面防御、博弈决策欺骗、智能自适应欺骗、攻击行为分析及综合欺骗框架七类。

从上述分类可以看出，现有网络欺骗框架的研究重点主要体现在三个方面：一是欺骗环境构建，通过蜜罐、蜜网及虚假网络服务构建可供攻击者交互的诱捕环境；二是欺骗策略决策，结合动态攻击面防御、博弈论及强化学习等技术，实现欺骗资源的动态配置与欺骗策略的自适应优化；三是攻击行为分析与响应，通过恶意软件分析、攻击技术识别及威胁情报关联，选择或生成针对性的欺骗措施，实现对攻击行为的动态响应。