SEMPRE论文提出基于一致性优化的语义感知协议逆向工程框架

该论文提出SEMPRE框架，利用递归LLM推理结合细粒度动态程序分析，实现无需手工规则的协议逆向工程自动化。该方法通过污点流和循环追踪引导思维树搜索，将消息切片为字段并检测嵌套子负载，生成层次化布局，随后推断字段类型与角色，并在语义约束下迭代优化边界直至收敛。

评估显示在主流协议语料库上，SEMPRE在六个最先进基线模型中表现优异，所有基线得分均低于0.4，而SEMPRE达到0.72；在语义推断任务上得分为0.72，远超BinPRE的0.13。消融实验验证了各组件贡献，针对活跃真实世界僵尸网络的案例研究证明了其实际效用。

事实层面，SEMPRE确实实现了从启发式规则到LLM驱动推理的范式转移，且量化指标显著优于现有方法。推断层面，这种架构可能降低恶意软件C2分析和IDS签名生成的门槛，使非专家也能进行深度协议分析。猜测层面，若该框架开源或集成至安全工具链，可能加速漏洞挖掘流程，但具体落地效果需依赖更多行业实测数据验证。