観察可能な情報からプロトコル状態機械を推論することは、特にパケットの欠落により受動的に収集されたトラフィックがプロトコル状態空間を不完全にする場合、プロトコル逆解析（PRE）において重要な課題です。本稿では、最小十分教師（MAT）フレームワークに基づく新しいプロトコル状態機械の能動的推論方法を提案します。セッション補完と決定的変異技術を組み合わせることで、プロトコルメッセージタイプを拡張し、不完全なメッセージフィールドに基づくより包括的なプロトコル状態機械の入力空間を構築しました。さらに、トラフィックの重複排除、拡張プレフィックスツリーアクセプター（EPTA）の構築、応答に基づくクエリの最適化、状態遷移に基づくランダムな反例生成などを含むLM+アルゴリズムの最適化により、能動的推論の効率が向上しました。Live555およびEximの複数バージョンに基づく、リアルタイムストリーミングプロトコル（RTSP）およびシンプルメールトランスファープロトコル（SMTP）に関する実験により、本手法はより高い実行効率でより完全なプロトコル状態機械を推論できることが示されました。AALpyで実装されたLM+アルゴリズムと比較して、Act_Inferの実行時間は平均約40.7％短縮され、接続数およびインタラクション数はそれぞれ約28.6％および46.6％削減されました。

プロトコル逆解析 (PRE); プロトコル状態機械; 能動的推論; 不完全なメッセージフィールド; 入力空間