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目錄
引言
一、為什么要結(jié)合頻繁序列提取？
二、四步融合分析法
步驟1：原始流量采集與預(yù)處理
步驟2：多粒度序列模式挖掘
層1：單包內(nèi)字節(jié)級(jí)頻繁項(xiàng)
層2：跨數(shù)據(jù)包的行為序列
步驟3：關(guān)鍵字段定位與結(jié)構(gòu)假設(shè)
通過頻繁模式推導(dǎo)協(xié)議結(jié)構(gòu)：
步驟4：動(dòng)態(tài)驗(yàn)證與協(xié)議還原
三、實(shí)戰(zhàn)案例：Pj某工控設(shè)備協(xié)議
背景
關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)過程
四、對(duì)抗干擾策略
常見干擾類型與破解技巧
五、工具鏈推薦
六、總結(jié)
引言
在工業(yè)控制、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備通信等場(chǎng)景中，面對(duì)私有協(xié)議時(shí)，工程師常陷入**“盲人摸象”**的困境——沒有文檔、沒有符號(hào)信息，只有一串串難以理解的十六進(jìn)制數(shù)據(jù)流。本文將提出一種創(chuàng)新方法：將頻繁序列提取技術(shù)融入?yún)f(xié)議逆向工程，通過挖掘數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)規(guī)律，快速定位協(xié)議頭、指令類型、校驗(yàn)位等關(guān)鍵字段，大幅提升逆向效率。
一、為什么要結(jié)合頻繁序列提取？
傳統(tǒng)協(xié)議逆向依賴人工比對(duì)數(shù)據(jù)包差異，存在三大痛點(diǎn)：
-
效率低下：數(shù)百個(gè)數(shù)據(jù)包需逐一對(duì)比
-
主觀性強(qiáng)：依賴經(jīng)驗(yàn)猜測(cè)字段含義
-
易漏特征：難以發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)跨度關(guān)聯(lián)
頻繁序列提取的價(jià)值：
-
自動(dòng)發(fā)現(xiàn)高頻出現(xiàn)的固定字節(jié)序列（如協(xié)議頭、狀態(tài)碼）
-
識(shí)別指令與響應(yīng)的關(guān)聯(lián)模式（如A指令必觸發(fā)B響應(yīng)）
-
定位變長(zhǎng)字段的分隔符（如0x00結(jié)尾的字符串）
二、四步融合分析法
步驟1：原始流量采集與預(yù)處理
使用Wireshark捕獲原始流量，按會(huì)話切分并轉(zhuǎn)換為字節(jié)序列：
# 示例：從pcap提取TCP負(fù)載序列
from scapy.all import *packets = rdpcap("unknown_protocol.pcap")
sessions = packets.sessions()byte_sequences = []
for session in sessions.values():tcp_payloads = [bytes(p[TCP].payload) for p in session if TCP in p]if tcp_payloads: byte_sequences.append(tcp_payloads) # 每個(gè)會(huì)話的包序列步驟2：多粒度序列模式挖掘
層1：單包內(nèi)字節(jié)級(jí)頻繁項(xiàng)
from mlxtend.frequent_patterns import apriori# 將每個(gè)字節(jié)位置視為一個(gè)項(xiàng)（item）
# 示例數(shù)據(jù)包： [0xaa, 0x01, 0xff], [0xaa, 0x02, 0xee]
transactions = [{'pos0:aa', 'pos1:01', 'pos2:ff'},{'pos0:aa', 'pos1:02', 'pos2:ee'}
]freq_items = apriori(transactions, min_support=0.5, use_colnames=True)
print(freq_items)輸出：
support itemsets
0 1.0 (pos0:aa) # 發(fā)現(xiàn)協(xié)議頭固定為0xAA層2：跨數(shù)據(jù)包的行為序列
使用PrefixSpan挖掘會(huì)話級(jí)操作碼序列：
# 假設(shè)已從數(shù)據(jù)包中提取操作碼（如第二個(gè)字節(jié)）
opcode_sequences = [[0x01, 0x03, 0x04], # 會(huì)話1的操作碼流[0x01, 0x04], # 會(huì)話2[0x01, 0x03, 0x04] # 會(huì)話3
]from prefixspan import PrefixSpan
ps = PrefixSpan(opcode_sequences)
ps.minlen = 2
freq_seqs = ps.frequent(2) # 最小支持度2次# 輸出：[(2, [0x01, 0x03]), (2, [0x01, 0x03, 0x04])]結(jié)論：操作碼0x01后常跟0x03，可能為登錄→查詢信息的固定流程。
步驟3：關(guān)鍵字段定位與結(jié)構(gòu)假設(shè)
通過頻繁模式推導(dǎo)協(xié)議結(jié)構(gòu)：
| 字段位置 | 候選假設(shè) | 驗(yàn)證方法 |
|---|---|---|
| 字節(jié)0 | 固定頭（Magic Number） | 全樣本一致性檢查 |
| 字節(jié)1 | 指令類型（高頻出現(xiàn)0x01） | 觸發(fā)不同功能觀察響應(yīng)變化 |
| 字節(jié)4-5 | 長(zhǎng)度字段（與后續(xù)數(shù)據(jù)長(zhǎng)度相關(guān)） | 計(jì)算Pearson相關(guān)系數(shù) |
| 末2字節(jié) | 校驗(yàn)和（與前面數(shù)據(jù)存在數(shù)學(xué)關(guān)系） | 嘗試CRC16/CRC32計(jì)算匹配 |
步驟4：動(dòng)態(tài)驗(yàn)證與協(xié)議還原
編寫腳本自動(dòng)化驗(yàn)證假設(shè)：
def validate_checksum(packet):assumed_crc = packet[-2:]calculated_crc = crc16(packet[:-2])return assumed_crc == calculated_crcvalid_count = 0
for p in packets:if validate_checksum(p):valid_count +=1print(f"校驗(yàn)通過率: {valid_count/len(packets)*100}%")
# 若通過率接近100%，則確認(rèn)校驗(yàn)位假設(shè)正確三、實(shí)戰(zhàn)案例：Pj某工控設(shè)備協(xié)議
背景
某PLC設(shè)備通信協(xié)議未知，需實(shí)現(xiàn)以下功能逆向：
-
讀取寄存器值（功能碼）
-
設(shè)置設(shè)備地址（地址字段）
-
異常狀態(tài)碼解析
關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)過程
-
頻繁頭定位：
80%的數(shù)據(jù)包以0x48 0x53開頭 → 確認(rèn)為協(xié)議頭 -
指令類型推斷：
第3字節(jié)出現(xiàn)0x01（讀）和0x02（寫）的頻率最高 → 功能碼字段 -
地址字段驗(yàn)證：
# 對(duì)比兩個(gè)寫地址請(qǐng)求包：
Packet1: 48 53 02 00 01 02 [00 00 00 01] ...
Packet2: 48 53 02 00 01 02 [00 00 00 02] ...
# 響應(yīng)包中地址字段變化 → 確認(rèn)第7-10字節(jié)為設(shè)備地址? ? 4. 錯(cuò)誤碼提取：
? ? ? ? ?當(dāng)響應(yīng)包第4字節(jié)為0xFF時(shí)，末字節(jié)出現(xiàn)0x01/0x02 → 錯(cuò)誤子碼
四、對(duì)抗干擾策略
常見干擾類型與破解技巧
| 干擾手段 | 破解方法 |
|---|---|
| 隨機(jī)填充字節(jié) | 過濾低頻率項(xiàng)，關(guān)注穩(wěn)定出現(xiàn)的字段 |
| 多協(xié)議復(fù)用 | 先聚類（如按端口、包長(zhǎng)），再分別分析 |
| 字段動(dòng)態(tài)編碼 | 尋找編碼前后的統(tǒng)計(jì)特征（如字節(jié)分布變化） |
| 心跳包干擾 | 剔除固定時(shí)間間隔的無關(guān)包 |
五、工具鏈推薦
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流量預(yù)處理：Wireshark + Scapy（Python）
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序列挖掘：SPMF（支持GSP、PrefixSpan算法）
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自動(dòng)化驗(yàn)證：Python + pwntools（自定義協(xié)議測(cè)試腳本）
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可視化分析：NetworkX（繪制協(xié)議狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖）
六、總結(jié)
“數(shù)據(jù)即協(xié)議”——通過融合頻繁序列提取與協(xié)議逆向技術(shù)，開發(fā)者能在無先驗(yàn)知識(shí)的情況下，快速定位關(guān)鍵字段并推測(cè)交互邏輯。該方法尤其適用于具有明顯統(tǒng)計(jì)特征的私有協(xié)議逆向場(chǎng)景。
方法論價(jià)值：
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將人工經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可量化的模式識(shí)別
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為協(xié)議逆向提供自動(dòng)化切入點(diǎn)
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降低對(duì)特定領(lǐng)域知識(shí)的依賴
擴(kuò)展閱讀標(biāo)簽：#協(xié)議逆向 #頻繁序列 #工控安全 #Python #Wireshark