14、通过自动机学习进行逆向工程

最新推荐文章于 2025-11-27 01:33:56 发布
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分类专栏： 外太空形式化方法：Klaus Havelund的贡献与展望 文章标签： 自动机学习 逆向工程 L∗算法
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通过自动机学习进行逆向工程

1 引言

在现代科技的发展历程中，计算机控制系统逐渐替代了传统机械工具，扩展了人类的能力。最近几十年，计算机控制的系统不仅能够执行复杂的任务，还能模仿人类的决策、视觉和语音处理。然而，自动化计算机编程和硬件设计依然是一个极具挑战性的领域。软件和硬件合成的研究旨在将人类友好的逻辑形式化规范（如时序逻辑）转换为易于实现的代码或形式，通常是有限状态自动机（FSA）。

本文提出了一种基于自动机学习和模型检查的逆向工程方法，用于从未知结构的黑盒系统中提取出满足给定形式规范ϕ的有限状态自动机模型。我们通过与黑盒系统的实验交互来学习其行为，而不是从头开发一个满足ϕ的新系统。所获得的模型可以作为进一步细化所需系统的基础。

2 安格林的 L∗ 学习算法

安格林的 L∗ 算法是一种通过实验学习有限黑盒自动机 B 的方法。该算法返回一个最小的确定性有限自动机（DFA），其行为与 B 一致。L∗ 算法的核心在于两个查询类型：成员查询和等价查询。

成员查询

成员查询用于测试给定的执行是否在黑盒系统 B 上有预期的输出。例如，给定一个输入序列 ab ，成员查询会返回 ab 是否被 B 接受。

等价查询

等价查询用于询问候选自动机 M 是否在所有输入序列上产生与 B 相同的输出。如果 M 和 B 不等价，则返回一个反例 μ，即一个区分 M 和 B 的输入序列。这个反例 μ 可以帮助进一步学习和改进 M。

表格 T 的构建

L∗ 算法使用两个有限的序列集 S 和 E 来构

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PREUNN：使用神经网络进行逆向工程（综述类）
Cormack的博客
08-19 1657
神经网络能够普遍近似任何函数，这使得它们能够学习任意类型数据之间的关系。这为信息安全主题提供了巨大的潜力，例如协议逆向工程 (PRE)，到目前为止，神经网络 (NN) 的使用很少。在本文中，我们提供了一种仅使用 NN 实现 PRE 的新方法，展示了一种简单而有效的基于文本的协议逆向工程。这种方法在设计上是模块化的，允许在任何步骤将神经网络模型与性能更好的模型交换。所使用的架构包括卷积神经网络 (CNN)、自动编码器 (AE)、生成对抗网络 (GAN)、长短期记忆 (LSTM) 和自组织映射 (SOM)。
39、通过自动机学习进行逆向工程
xgboost6farmer的博客
06-25 823
本文探讨了基于自动机学习和模型检查的逆向工程技术，用于从已知满足某些属性ϕ的黑盒系统中提取有限状态自动机模型。重点介绍了Angluin的L*学习算法、表格结构的一致性和封闭性、成员查询与等价查询的作用机制，并通过示例展示了逆向工程的具体过程。文章对比了逆向工程与算法合成的复杂度差异，分析了逆向工程在处理稀疏序列集合和RNN系统中的优势。最后总结了逆向工程的适用场景、挑战以及未来研究方向。
20、通过自动机学习进行逆向工程
q9w8e7r6t5的博客
11-27 524
本文探讨了通过自动机学习进行逆向工程的方法，重点介绍了Angluin的L*算法及其在黑盒系统建模中的应用。文章分析了逆向工程、黑盒检查与算法自动机合成三种方法的流程、复杂度及适用场景，并比较了各自的优劣。特别地，逆向工程在已知系统满足特定规格时可避免昂贵的等价查询，实现多项式时间复杂度，适用于从RNN等深度学习模型中提取可解释的自动机模型。文中还给出了实际操作步骤与流程图，并讨论了该领域的未来发展方向。
19、运行时验证与自动机学习的无上下文共生及逆向工程方法
q9w8e7r6t5的博客
11-26 535
本文提出了一种结合运行时验证与自动机学习的无上下文共生方法，并引入基于模型检查的逆向工程框架，用于从满足特定属性的黑盒系统中提取有限状态自动机。通过实验分析栈高度、复制长度、资源消耗和反例长度等指标，验证了该方法在资源效率和反例生成方面的优势。相比传统AAL算法需大量查询处理长跟踪，所提监视器可即时返回短过程反例，显著提升学习效率。逆向工程方法利用黑盒系统的已有正确性，通过实验交互与学习构建合规模型，避免手动开发或复杂合成的高成本，并确保规范满足性。文章还探讨了监视器扩展（如负例反馈）和自动机形式主义扩展的
37、自动机学习在运行时验证中的应用
xgboost6farmer的博客
06-23 839
本文探讨了自动机学习在运行时验证中的应用，重点介绍了其在黑盒系统和逆向工程中的作用。通过Angluin的L*算法，可以高效地从实验中学习满足形式规范的有限状态自动机模型。文章比较了黑盒检查与逆向工程的区别，并展示了逆向工程在避免昂贵等价查询方面的优势。同时，讨论了该方法在基于循环神经网络（RNN）系统中的潜力，并通过实验评估验证了其高效性和实用性。最后，文章总结了逆向工程的优势与局限性，并展望了未来可能的研究方向，如多智能体系统的逆向工程以及与其他验证技术的结合。
38、运行时验证与自动机学习的无上下文共生
xgboost6farmer的博客
06-24 788
本博文探讨了运行时验证与自动机学习在无上下文共生系统中的应用，提出了一种基于安格林L∗算法和模型检查的逆向工程方法，用于从未知结构的黑盒系统中提取满足特定规范的有限状态自动机。文章详细介绍了学习过程、监控机制及优化策略，并通过实验评估了方法在程序化自动机系统（SPA）中的性能表现。此外，还讨论了深度学习、稀疏序列处理以及应用场景等内容，展示了该方法在软件监控、硬件验证和网络安全等领域的广泛潜力。
39、中间件逆向工程用于验证
food6的博客
06-24 817
本文探讨了如何通过中间件逆向工程与接口自动机（IA）建模来验证机器人控制软件的行为。基于 YARP 中间件的实际案例，介绍了自动机建模、主动学习和形式验证方法，并通过两个典型机器人通信场景揭示了常见配置错误（如死锁）的成因。实验部分利用 AIDE 工具学习 YARP 端口组件的抽象模型，分析了不同端口配置（普通、缓冲非严格、缓冲严格）和缓冲大小对模型复杂度与学习效率的影响。研究结果为提升机器人中间件的可靠性与安全性提供了方法支持和优化方向。
31、 探索模型学习与自动机理论的交汇点
weixin_42593130的博客
06-09 82
本文深入探讨了模型学习与自动机理论的交汇点，介绍了过程代数、时钟自动机和模型学习的基本原理及其在实际应用中的作用。通过具体案例分析，展示了这些技术如何结合解决复杂系统问题，并展望了未来的发展方向。
13、运行时验证与自动机学习的无上下文共生
xgboost6farmer的博客
05-30 53
本文提出了一种基于结构化操作语义（SOS）的监控器，用于高效监控和验证无上下文程序自动机系统（SPA）。通过结合自动机学习与模型检查技术，该方法能够在不依赖全局跟踪的前提下验证程序行为，并在检测到异常时快速提取反例。实验结果显示，该方法在不同调用权重下均表现出良好的性能，适用于高度嵌套的复杂系统。文章还探讨了未来扩展方向，包括失败行为检测、即时反馈机制及更复杂的自动机形式化的应用。
Feigong，针对各种情况自由变化的mysql注入脚本,In view of the different things freely change the mysql injection scrip
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下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/90f2470d331b Feigong --非攻 rm... 最近有了新的体验...Feigong 2.0loading....
【空气质量预测】北京 36 站预处理数据 落地即用无套路！.zip
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理光 MP7503 MP6503 MP9003 维修手册p
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【电子测试设备】基于USB-TMC协议的SPD3000系列直流稳压电源固件升级方法：通过EasyPower软件实现.ugf文件更新操作指导
12-17
内容概要：本文介绍了鼎阳直流稳压电源SPD3000系列的固件升级方法，通过PC端管理软件EasyPower和USBTMC连接实现。升级过程包括：安装EasyPower软件并建立与电源设备的USB连接，在软件界面中选择“版本”菜单下的“升级”选项，进入固件升级对话框后选择扩展名为.ugf的固件文件，确认后点击“升级”按钮开始更新。升级过程中需等待进度条完成，结束后重启设备即可正常使用。文中配有操作界面图示，详细展示了各步骤的操作位置和流程。; 适合人群：电子工程师、技术支持人员及具备基本仪器操作经验的实验室技术人员；适用于需要维护或更新SPD3000系列电源设备固件的专业用户。; 使用场景及目标：①当设备功能异常或需要新增功能时进行固件升级；②配合最新版EasyPower软件确保设备兼容性和稳定性；③提升设备性能或修复已知问题。; 阅读建议：在执行升级前请确保正确安装驱动和软件，并使用官方提供的.ugf格式固件文件，避免升级失败。操作过程中保持设备供电稳定，切勿中断升级流程，以防设备损坏。
米游社每日米游币自动化脚本
12-17
源码地址： https://pan.quark.cn/s/d1f41682e390 miyoubiAuto 米游社每日米游币自动化Python脚本(务必使用Python3) 8更新：更换cookie的获取地址 注意：禁止在B站、贴吧、或各大论坛大肆传播！ 作者已退游，项目不维护了。 如果有能力的可以pr修复。 小引一波 推荐关注几个非常可爱有趣的女孩！ 欢迎B站搜索: @嘉然今天吃什么 @向晚大魔王 @乃琳Queen @贝拉kira 第三方库 食用方法 下载源码 在Global.py中设置米游社Cookie 运行myb.py 本地第一次运行时会自动生产一个文件储存cookie，请勿删除 当前仅支持单个账号！ 获取Cookie方法 浏览器无痕模式打开 http://user.mihoyo.com/ ，登录账号 按，打开，找到并点击 按刷新页面，按下图复制 Cookie： How to get mys cookie 当触发时，可尝试按关闭，然后再次刷新页面，最后复制 Cookie。 也可以使用另一种方法： 复制代码 浏览器无痕模式打开 http://user.mihoyo.com/ ，登录账号 按，打开，找到并点击 控制台粘贴代码并运行，获得类似的输出信息 部分即为所需复制的 Cookie，点击确定复制 部署方法--腾讯云函数版（推荐！ ） 下载项目源码和压缩包 进入项目文件夹打开命令行执行以下命令 xxxxxxx为通过上面方式或取得米游社cookie 一定要用双引号包裹!! 例如: png 复制返回内容(包括括号) 例如: QQ截图20210505031552.png 登录腾讯云函数官网 选择函数服务-新建-自定义创建 函数名称随意-地区随意-运行环境Python3....
《CentOS服务器环境搭建实战项目在毕业设计方面的应用-从零部署到高可用Web服务》.docx
12-17
内容概要：本文围绕《CentOS服务器环境搭建实战项目在毕业设计方面的应用——从零部署到高可用Web服务》，系统讲解了如何基于CentOS Stream 9搭建可复现、可答辩、可扩展的服务端原型，涵盖基础设施即代码（IaC）、安全配置（SELinux/Firewalld）、高性能Web架构（Nginx + uWSGI + Flask）、HTTPS加密（Let’s Encrypt）及监控体系（Prometheus + Grafana）等核心技术。通过Ansible自动化部署、Flask应用开发与Nginx反向代理配置，结合真实代码案例，帮助学生在4～6周内完成具备真实实验数据支撑的毕业设计。; 适合人群：计算机、软件工程、大数据、人工智能等专业的应届本科或研究生毕业生，具备Linux基础和基本编程能力者优先。; 使用场景及目标：①用于构建高并发博客、深度学习推理平台或边缘计算网关等毕业设计课题；②实现在论文中展示自动化部署、性能优化、安全加固和监控可视化等关键技术环节，提升答辩说服力与学术可信度；③支持HTTPS、缓存加速、服务监控等功能集成，满足“可复现、可扩展”的科研要求。; 阅读建议：建议结合文中提供的目录结构、Ansible脚本、Flask应用代码和Nginx模板进行动手实践，重点关注IaC思想与实验数据采集方法，并将关键配置截图和性能图表直接嵌入论文，增强论证真实性与技术深度。
EI复现基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价和能量管理(Matlab代码实现）
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机器遗忘中的逆向工程，如何识别特定信息是否被遗忘
10-07
<think>嗯，用户这次聚焦在机器遗忘的逆向工程检测方法上，看来ta对隐私保护的实际效果有深度关切。此前讨论过直接修改数据类别的风险，现在ta想验证"遗忘是否真的发生"，这其实是很多企业部署隐私技术时的核心痛点——如何证明合规性。 从引用材料看，逆向工程检测主要依赖三类手段：成员推理攻击（引用[1]提到敏感信息可能被逆向）、模型输出分析（引用[2]的"表现如同未训练"标准）和参数探针（引用[3]的等价查询思路）。有趣的是，LSTM的门控机制（引用[5]）在这里反而成为干扰项，因为当前问题与循环神经网络无关。 用户可能面临的实际场景是：某医疗AI公司需要向监管机构证明已彻底删除某患者的训练数据。这时单纯说"我们执行了遗忘算法"不够，必须提供可验证的证据。因此回答需要强调可量化的评估指标，比如引用[1]提到的对抗性测试——这正是GDPR要求的"设计和默认数据保护"原则体现。 技术难点在于：完全消除数据痕迹理论上不可能（引用[4]指出脑逆向工程都存在数据鸿沟，何况机器学习），所以回答中必须区分"统计不可区分性"（实际可行）和"绝对消除"（理论不可行）。可以借鉴密码学中的"零知识证明"思路，但需注意避免引入新概念让用户困惑。 最后生成的拓展问题要引导用户思考实践方案：问题1针对技术验证，问题2触及法律冲突（如模型版权vs被遗忘权），问题3则回归到算法设计本质——这和ta最初修改数据类别的疑问形成闭环。 </think>在机器遗忘的逆向工程中，识别特定信息是否被彻底遗忘需结合对抗性测试、模型行为分析和量化验证技术。以下是核心方法及技术原理（引用内容已整合）： --- ### 一、对抗性逆向工程检测方法 1. **成员推理攻击（Membership Inference Attack）** - **原理**：攻击者通过模型对目标数据$D_u$的输出概率分布判断其是否参与过训练。若被遗忘数据$D_u$的输出概率与陌生数据无显著差异（$P(f_u(D_u)) \approx P(f_u(D_{\text{new}}))$），则初步认为遗忘成功[^1][^2]。 - **操作**： ```python # 伪代码：成员推理攻击检测遗忘效果 if model.predict_prob(forgotten_data) == model.predict_prob(unseen_data): return "遗忘成功" # 输出分布不可区分 else: return "残留痕迹" # 存在可检测差异 ``` 2. **参数敏感性分析** - **步骤**：对比原始模型$f$与遗忘后模型$f_u$在$D_u$附近的梯度变化。若$||\nabla_{x} f_u(x) - \nabla_{x} f(x)|| < \epsilon$（$\epsilon$为阈值），说明模型对$D_u$的敏感度已消除[^3]。 - **数学表达**： $$ \text{Sensitivity} = \int_{x \in D_u} || \nabla_x \mathcal{L}(f_u(x), y) - \nabla_x \mathcal{L}(f(x), y) || dx $$ --- ### 二、量化验证技术 1. **遗忘完整性指标（Unlearning Completeness）** - 定义残留信息上界： $$ \text{Residual Risk} = \max_{D_u} \left| \mathbb{E}[\mathcal{L}(f_u, D_{\text{test}})] - \mathbb{E}[\mathcal{L}(f_{\text{retrain}}, D_{\text{test}})] \right| $$ 其中$f_{\text{retrain}}$为完全重新训练的模型。若残差趋近于0，则遗忘彻底[^4]。 2. **等效查询验证（Equivalence Query Testing）** - 构造自动机$M$模拟$f_u$，通过查询生成反例验证$M$与理想遗忘模型是否等价： $$ \exists x \in \mathcal{X}: M(x) \neq f_{\text{ideal}}(x) \Rightarrow \text{遗忘失败} $$ 需结合黑盒测试与模型检查技术[^3]。 --- ### 三、实际挑战与局限性 1. **对抗性评估的必要性** 实验显示：即使编辑后模型，敏感信息仍可能被逆向工程提取，需通过对抗测试验证机械性遗忘方法的可靠性[^1]。 2. **理论鸿沟问题** 生物神经机制与计算模型存在差异（如引用[^4]所述），导致完全逆向工程不可行，残余风险不可避免[^4]。 --- ### 总结验证流程 ```mermaid graph LR A[启动遗忘机制] --> B[对抗性测试] B --> C{成员推理攻击通过？} C -->|否| D[存在残留信息] C -->|是| E[参数敏感性分析] E --> F{梯度差异<阈值？} F -->|否| D F -->|是| G[量化残差评估] G --> H{残差≈0？} H -->|否| D H -->|是| I[遗忘验证通过] ``` **关键结论**：逆向工程检测需多维度交叉验证，单一方法易受欺骗。理想方案需结合对抗测试、梯度分析与等效查询，并承认理论残留风险的存在[^1][^3][^4]。 ---
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