Beelzebub项目v3.3.5版本发布：LLM插件API重构与功能增强

Beelzebub是一个开源的SSH蜜罐项目，它通过模拟真实的SSH服务来吸引和记录潜在的攻击者行为。该项目不仅能够捕获常见的暴力登录尝试，还集成了先进的AI技术来增强交互体验和分析能力。

在最新发布的v3.3.5版本中，开发团队对LLM（大型语言模型）插件进行了重要重构，为使用者提供了更加灵活和强大的配置选项。这一改进使得蜜罐能够更智能地响应攻击者的命令，同时保持了配置的简洁性。

LLM插件API重构

新版本对LLM插件进行了彻底的重构，主要体现在以下几个方面：

1. 配置简化：新的API设计更加直观，使用者只需在配置文件中指定几个关键参数即可启用LLM功能。

2. 多模型支持：现在不仅支持OpenAI的模型，还可以选择使用Ollama提供的模型，为不同场景提供了更多选择。

3. 模型参数化：允许用户直接指定要使用的具体模型名称，如OpenAI的"gpt4-o"或其他支持的模型。

配置示例解析

新版配置采用了更加清晰的YAML格式，以下是一个典型配置示例：

apiVersion: "v1"
protocol: "ssh"
address: ":2222"
description: "SSH LLM Honeypot"
commands:
  - regex: "^(.+)$"
    plugin: "LLMHoneypot"
serverVersion: "OpenSSH"
serverName: "ubuntu"
passwordRegex: "^(root|qwerty|Smoker666|123456|jenkins|minecraft|sinus|alex|postgres|Ly123456)$"
deadlineTimeoutSeconds: 60
plugin:
   llmProvider: "openai" # 支持openai或ollama
   llmModel: "gpt4-o" # 可用的模型名称
   openAISecretKey: "sk-proj-123456"

在这个配置中，关键改进包括：

• llmProvider参数：明确区分不同的LLM提供商，目前支持"openai"和"ollama"两种选项。

• llmModel参数：直接指定要使用的具体模型，用户可以根据需要选择最适合的模型。

• 向后兼容：虽然API进行了重构，但仍保持了与旧版本的兼容性，确保平滑升级。

技术意义与应用价值

这次重构不仅仅是接口的调整，它代表了Beelzebub项目在智能化方向上的重要进展：

1. 灵活性提升：支持多种LLM提供商意味着用户可以根据自身需求、预算或隐私考虑选择最适合的方案。

2. 响应智能化：通过集成先进的语言模型，蜜罐能够生成更加逼真的响应，有效延长攻击者的交互时间，收集更多有价值的信息。

3. 配置标准化：统一的配置接口降低了使用门槛，使得非专业用户也能轻松部署智能蜜罐。

4. 可扩展架构：新的插件设计为未来集成更多AI能力奠定了基础，体现了良好的前瞻性设计。

实际部署建议

对于计划升级或新部署的用户，建议：

1. 模型选择：根据实际需求和预算选择合适的模型，OpenAI的模型通常响应质量更高，而Ollama可能提供更好的隐私保护。

2. 密钥管理：确保OpenAI密钥等敏感信息的安全存储，可以考虑使用环境变量或密钥管理服务。

3. 响应调优：可以结合业务场景对模型的响应风格进行微调，使其更符合被模拟系统的特征。

4. 监控设置：合理设置deadlineTimeoutSeconds参数，平衡用户体验和资源消耗。

Beelzebub v3.3.5版本的发布，标志着开源蜜罐技术在智能化方向上又迈出了坚实的一步。通过LLM插件的重构，该项目为安全研究人员提供了更加强大的工具来研究和防御SSH层面的威胁。