論文の概要: Automatic State Machine Inference for Binary Protocol Reverse Engineering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02540v1
- Date: Tue, 03 Dec 2024 16:33:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:40:23.326581
- Title: Automatic State Machine Inference for Binary Protocol Reverse Engineering
- Title（参考訳）: バイナリプロトコルリバースエンジニアリングのための状態自動推論
- Authors: Junhai Yang, Fenghua Li, Yixuan Zhang, Junhao Zhang, Liang Fang, Yunchuan Guo,
- Abstract要約: 未知プロトコルのための自動PSM推論フレームワークを提案する。
プロトコル状態とそれらの状態間の遷移条件を推論する確率的PSMアルゴリズムを改良する。
実験の結果,既存の Pre 手法と比較して,提案手法はプロトコルのより正確な分類を可能にしつつ PSM を推論できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.35198277628804
- License:
- Abstract: Protocol Reverse Engineering (PRE) is used to analyze protocols by inferring their structure and behavior. However, current PRE methods mainly focus on field identification within a single protocol and neglect Protocol State Machine (PSM) analysis in mixed protocol environments. This results in insufficient analysis of protocols' abnormal behavior and potential vulnerabilities, which are crucial for detecting and defending against new attack patterns. To address these challenges, we propose an automatic PSM inference framework for unknown protocols, including a fuzzy membership-based auto-converging DBSCAN algorithm for protocol format clustering, followed by a session clustering algorithm based on Needleman-Wunsch and K-Medoids algorithms to classify sessions by protocol type. Finally, we refine a probabilistic PSM algorithm to infer protocol states and the transition conditions between these states. Experimental results show that, compared with existing PRE techniques, our method can infer PSMs while enabling more precise classification of protocols.
- Abstract（参考訳）: プロトコルリバースエンジニアリング(Protocol Reverse Engineering, PRE)は、プロトコルの構造と振舞いを推論することで、プロトコルを分析するために用いられる。
しかし、現在のprepreメソッドは、主に単一のプロトコル内のフィールド識別と、混合プロトコル環境でのProtocol State Machine(PSM)分析を無視することに焦点を当てている。
これにより、新たな攻撃パターンの検出と防御に不可欠であるプロトコルの異常な動作と潜在的な脆弱性の分析が不十分になる。
これらの課題に対処するために、ファジィメンバシップに基づくプロトコルフォーマットクラスタリングのための自動収束DBSCANアルゴリズムを含む未知プロトコルの自動PSM推論フレームワークを提案し、次に、Needleman-WunschアルゴリズムとK-Medoidsアルゴリズムに基づいてセッションをプロトコルタイプで分類するセッションクラスタリングアルゴリズムを提案する。
最後に、プロトコル状態とそれらの状態間の遷移条件を推論するために確率的PSMアルゴリズムを改良する。
実験の結果,既存の Pre 手法と比較して,提案手法はプロトコルのより正確な分類を可能にしつつ PSM を推論できることがわかった。
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