NextGen Honeypots: construyendo un sistema de detección de ataques con Machine Learning
Los honeypots son una herramienta ampliamente utilizada para observar la actividad de atacantes y comprender las amenazas que circulan en Internet. Sin embargo, muchas implementaciones actuales continúan dependiendo de firmas, reglas estáticas o análisis manual para identificar comportamientos maliciosos. En esta charla presentaré el desarrollo de un honeypot web construido sobre tecnologías open source que combina scripting, Docker, Zeek y Machine Learning para detectar actividad potencialmente maliciosa en tiempo casi real. Recorreremos la arquitectura completa del proyecto, desde el despliegue del servidor, el clonado de sitios, la captura y procesamiento del tráfico de red hasta el entrenamiento del modelo y su integración dentro del pipeline de detección. También analizaremos los desafíos encontrados al trasladar conceptos académicos de Machine Learning a un entorno operativo, las limitaciones prácticas de este enfoque y las lecciones aprendidas durante el desarrollo. Como cierre, realizaremos una demostración en vivo del honeypot, observando cómo se captura, procesa y clasifica la actividad generada por un atacante. La sesión está orientada a profesionales de seguridad, infraestructura y desarrollo que quieran explorar formas accesibles de mejorar sus capacidades de detección utilizando herramientas abiertas y reproducibles.
Sobre Leandro Estrella
Cybersecurity professional with 7+ years of experience across Security Engineering, Detection Engineering, DFIR and Cloud Security. I specialize in designing and improving security operations for enterprise environments, with hands-on experience in AWS, Azure, Microsoft 365, SIEM, automation and incident response. Throughout my career I have worked across SOC operations, detection development, threat hunting, security automation and cloud security initiatives. Currently acting as a Technical Lead, focused on building scalable detection capabilities, improving response maturity and leading security engineering projects. Areas of interest: • Detection Engineering • Incident Response (DFIR) • Cloud Security • Security Automation • Security Operations Leadership
