Cyber Thereat inteligence
Construindo e analisando um Honeypot SSH com Cowrie
Como configurei uma VPS exposta à internet para observar ataques automatizados contra serviços SSH.
Serviços SSH expostos à internet começam a receber tentativas de acesso em pouco tempo. Para observar esse comportamento de maneira controlada, construí um honeypot utilizando o Cowrie.
O que é um honeypot?
Um honeypot é um sistema preparado para atrair, registrar e estudar atividades potencialmente maliciosas.
Em vez de hospedar informações reais, ele simula um ambiente vulnerável e registra as ações realizadas pelos visitantes.
Objetivo do projeto
O objetivo do laboratório foi coletar informações como:
- endereços IP de origem;
- usuários e senhas utilizados;
- comandos executados;
- duração das sessões;
- arquivos baixados pelos atacantes;
- padrões de ataques automatizados.
Ambiente utilizado
O laboratório foi construído com:
- uma VPS Ubuntu;
- Cowrie;
- Python;
- ambiente virtual;
- logs estruturados em JSON;
- ferramentas Linux para análise dos eventos.
Primeiras observações
Pouco tempo depois de expor o serviço, começaram a aparecer tentativas automatizadas de autenticação.
Entre os comportamentos registrados estavam tentativas de identificar o sistema, listar arquivos, verificar permissões e baixar novos artefatos.
ls
pwd
whoami
uname -a
Esses comandos ajudam o atacante a compreender o ambiente antes de executar outras ações.
Análise dos registros
O Cowrie armazena eventos em formato JSON, permitindo filtrar sessões, endereços IP, credenciais e comandos.
Exemplo de consulta:
grep '"eventid":"cowrie.command.input"' \
var/log/cowrie/cowrie.json
Esse formato permite posteriormente integrar os registros com ferramentas de análise, dashboards e plataformas de inteligência de ameaças.
Conclusão
O experimento demonstrou que qualquer serviço exposto publicamente pode começar a receber tráfego malicioso rapidamente.
Além do aprendizado técnico, o honeypot permite observar técnicas reais utilizadas por bots e atacantes sem colocar um servidor de produção em risco.
Este artigo será atualizado com estatísticas, capturas de tela e novas descobertas obtidas durante o período de monitoramento.