36、基于可信新鲜度的自动化加密协议分析

基于可信新鲜度的自动化加密协议分析

1. BMF 分析器子系统介绍

BMF 分析器主要包含以下几个关键子系统：
- BMF 分析引擎 ：它主要由前提数据库、目标数据库、规则数据库以及基于可信新鲜度的分析引擎组成。分析引擎依据初始假设和消息步骤，对加密协议进行安全分析。
- BMF 结果视图 ：该子系统支持以基于信念多重集形式主义的方式呈现加密协议的安全分析结果，为用户提供直观的分析结果展示。
- BMF 规则引擎 ：作为新的信念多重集形式主义推理规则输入的接口，基于新鲜度原则，可扩展信念多重集形式主义推理规则，以满足现实世界中的各种应用需求，如新增活性规则、机密规则、新鲜度规则、关联规则以及其他关于不可否认性、公平性等方面的规则。新规则可通过用户友好的界面输入到 BMF 分析器中，然后经过 BMF 分析引擎的一系列操作转换为标准格式规则，最终传递到规则数据库。
- BMF 攻击引擎 ：基于信念多重集形式主义的协议安全分析，既可以在协议正确时验证其正确性，也可以识别安全属性的缺失，并基于这些缺失构建攻击。BMF 攻击引擎支持以信念多重集形式主义呈现攻击，并支持根据安全属性的缺失构建攻击。

2. 两种初始实现的 BMF 分析器比较

为了实现加密协议分析器的自动化，需要选择合适的开发语言。基于新鲜度原则的信念多重集形式主义自动化可以使用面向对象开发语言（如 C#、C++、Java 等）或人工智能语言（如 Prolog）来实现。为了确定哪种语言更适合实现信念多重集形式主义，在确保分析结果正确性的