ExMOP: Extensible Protocol Reverse Engineering Framework Based on Multi-objective OPtimization

doi:10.1016/j.cose.2025.104758

ExMOP: Extensible Protocol Reverse Engineering Framework Based on Multi-objective OPtimization

2025-11-20

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PRE

AI

DOI：10.1016/j.cose.2025.104758

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协议逆向工程（PRE）已成为众多下游安全分析的基础，包括漏洞挖掘和入侵检测。作为主流的PRE技术，基于网络 traces 的PRE方法利用各种协议特征（例如特定特征或通用特征）来识别字段及其语义。然而，这些特征的固有局限性随后限制了这些PRE方法的性能，损害了它们的泛化能力或有效性。为解决这一问题，我们提出了一个基于多目标优化的可扩展协议逆向工程框架（ExMOP），该框架灵活地整合多种基本特征规则，并协同集成其互补优势以提升协议字段分割性能。每个基本特征规则均可轻松形式化为优化目标函数，将协议字段分割问题转化为受约束的多目标优化模型。我们采用差分进化（DE）算法求解该模型，从而推导出最优字段分割策略。最终，我们在多个公开可用的互联网协议和工业协议数据集上进行了全面实验。ExMOP在所有评估指标上均表现出卓越性能（包括81%的精确率、81%的召回率、86%的准确率、80%的F1分数、11%的误报率以及60%的完善度），显著优于当前最先进的方法，包括NEMESYS（Usenix Security ’2018）、AWRE（Usenix Security ’2019）、NetPlier（NDSS ’2021）和BinaryInferno（NDSS ’2023）。此外，实验证实，扩展高效率特征规则可显著提升ExMOP在准确率、收敛性和稳定性方面的性能。

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