Honeypots open-source vs solutions commerciales : Pourquoi la Deception Security n'est toujours pas adoptée ?

Imaginez un système de détection qui génère zéro faux positif par définition. Sans signatures, sans modèles de machine learning, sans besoin de tuning. Un système qui fonctionne en silence et ne se déclenche que lorsqu’un attaquant interagit avec lui.

Cette technologie existe. Elle existe depuis les débuts d’internet. On l’appelle un honeypot.

Alors pourquoi n’est-elle pas présente dans vos réseaux ?

Une brève histoire de la deception security

Le concept du honeypot est antérieur à la plupart de la cybersécurité moderne. En 1986, l’astronome et administrateur système Clifford Stoll passe un an à traquer un hacker dans des réseaux académiques et gouvernementaux, en l’attirant plus profondément grâce à de fausses données. Il raconte cette histoire dans The Cuckoo’s Egg, devenu un classique.

Quelques années plus tard, Bill Cheswick chez Bell Labs met en place une approche similaire : construire un système conçu pour être compromis, afin d’observer le comportement des attaquants. En 1999, le Honeynet Project a formalisé cette approche en discipline de recherche.

Le principe de base n’a jamais changé et reste valable : placer un leurre, observer qui le touche, et identifier un attaquant avec certitude. Il n’existe aucune raison légitime pour qu’un utilisateur ou un système interagisse avec une ressource qui n’est pas censée exister.

Cinquante ans d’évolution des réseaux, des malwares et des attaquants n’ont pas invalidé cette logique.

Le paradoxe : une technologie toujours marginale

Malgré son efficacité théorique, le honeypot reste absent de la grande majorité des réseaux d’entreprise.

EDR, WAF, DLP, pare-feux ? Partout. Honeypots ? Presque nulle part.

L’industrie de la sécurité a un terme pour ce que les honeypots offrent : la détection proactive. Par opposition au réactif, qui détecte une intrusion après que les dégâts sont faits.

Le besoin de détection proactive est bien compris. Chaque RSSI qui a participé à un bilan post-incident s’est posé cette question fondamentale : combien de temps un attaquant est-il resté dans le réseau avant d’être détecté ?

La réponse, en moyenne, se mesure en semaines, voire en mois.

Les honeypots répondent directement à ce problème en réduisant drastiquement le temps de présence d’un attaquant. Alors pourquoi ne sont-ils pas largement adoptés ?

Le coût caché des honeypots open source

L’écosystème open source est riche et mature. Cowrie (SSH/Telnet), Conpot (ICS), Dionaea (capture de malwares), OpenCanary, HoneyD: des projets maintenus depuis des années, certains depuis plus d’une décennie.

Déployer un honeypot comme Cowrie est simple. Le faire à l’échelle d’une entreprise avec des dizaines de leurres, plusieurs protocoles, différents segments réseau, intégration SIEM et système d’alerting est une autre histoire.

Le véritable problème est la charge opérationnelle.

En pratique, faire tourner des honeypots open source sur un réseau d’entreprise implique de gérer la complexité du déploiement, l’absence d’interface de gestion unifiée, l’absence de pipeline d’alertes, et une charge de maintenance qui s’accumule avec le temps.

Les solutions open source restent un choix pertinent pour les équipes avec une capacité de recherche dédiée, ou pour des cas d’usage tactiques spécifiques. Pour la grande majorité des équipes de sécurité en production, la charge opérationnelle est simplement trop élevée.

Ce que les solutions commerciales changent

Les plateformes commerciales ont été construites spécifiquement pour résoudre ce problème précis. Supprimer la friction et rendre le déploiement réaliste en production.

Aujourd’hui, une solution moderne permet de déployer des leurres via une console centralisée. Toutes les interactions remontent dans une interface unique et s’intègrent aux outils existants : SIEM, SOAR, Slack, email.

Le résultat est une couche de deception qui peut réalistement être déployée et maintenue en production sans équipe dédiée uniquement à sa maintenance.

Si vous disposez d’une équipe dédiée à la détection avancée, l’open source reste une excellente base.

Si vous êtes une équipe de sécurité responsable de faire tourner une couche de déception en production, l’usage d’une plateforme dédiée est plus réaliste.

La technologie a toujours été là

Cinquante ans plus tard, la deception security est plus pertinente que jamais. Les menaces deviennent plus rapides, mais les attaquants continuent d’interagir avec des systèmes qu’ils ne devraient pas toucher.

Le frein a toujours été opérationnel. Déployer de la deception à l’échelle, sans une équipe dédiée à temps plein, était avant inenvisageable.

La détection proactive dont vos équipes d’analystes ont besoin existe depuis les années 1980.

Elle peut maintenant tourner dans votre réseau.

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