관찰 가능한 정보를 통해 프로토콜 상태 기계를 추론하는 것은 프로토콜 역공학(PRE)에서 중요한 도전 과제이며, 특히 패킷 누락으로 인해 수동으로 수집된 트래픽이 프로토콜 상태 공간이 불완전할 때 그렇다. 본 논문은 최소 충족 교사(MAT) 프레임워크에 기반한 새로운 프로토콜 상태 기계 능동 추론 방법을 제안한다. 세션 보완과 결정적 변이 기술을 결합하여, 이 방법은 프로토콜 메시지 유형을 확장하여 불완전한 메시지 필드에 기반한 더 포괄적인 프로토콜 상태 기계 입력 공간을 구축하였다. 또한, 트래픽 중복 제거, 확장 접두사 트리 수용기(EPTA) 구축, 응답 기반 쿼리 최적화, 상태 전이에 기반한 무작위 반례 생성 등을 포함한 LM+ 알고리즘의 최적화를 통해 능동 추론의 효율성이 향상되었다. Live555와 Exim의 여러 버전을 기반으로 한 실시간 스트리밍 프로토콜(RTSP) 및 간단 메일 전송 프로토콜(SMTP)에 대한 실험 결과, 이 방법은 더 높은 실행 효율로 더 완전한 프로토콜 상태 기계를 추론할 수 있음을 보였다. AALpy에서 구현된 LM+ 알고리즘과 비교했을 때, Act_Infer의 실행 시간은 평균 약 40.7% 감소했으며, 연결 횟수와 상호 작용 횟수는 각각 약 28.6%와 46.6% 감소하였다.

프로토콜 역공학 (PRE); 프로토콜 상태 기계; 능동 추론; 불완전한 메시지 필드; 입력 공간