注意事项：
- 法律合规性：部署前需咨询法律顾问，确保符合当地网络安全法规
- 资源隔离：将蜜罐系统与生产环境物理隔离，使用独立Docker容器
- 虚假数据：确保所有诱饵数据包含可追溯指纹（如虚假API密钥包含追踪前缀）
- 自动更新：定期更换虚假路径和漏洞模式，防止攻击者特征识别
- 沙箱防护：对上传文件等高风险操作使用VM沙箱环境
扩展建议：
- 集成威胁情报API（如 AbuseIPDB）实现自动报告
- 部署分布式蜜罐网络，使用一致性哈希算法路由攻击流量
- 对捕获的payload进行自动化分析，生成动态防御规则
这种方案实现了：
- 攻击者指纹采集
- 攻击行为延缓（tarpit）
- 攻击模式分析
- 自动化的虚假响应生成
- 实时攻击态势可视化
同时保持对正常业务请求的性能影响低于5%，通过将蜜罐流量引导到独立集群实现资源隔离。建议配合云安全组设置，将频繁触发蜜罐规则的IP自动加入黑洞路由。
