随着信息革命的不断推进,网络成为人们生活中不可或缺的一部分。敏感信息在网络上的安全传输问题关系着个人、企业乃至国家的发展。安全协议以密码算法为基础在互联网络中为用户提供信息保护服务,是信息安全领域的一项重要内容。另一方面,网络安全事件频频爆发,网络安全漏洞数量呈现增长趋势,网络信息安全面临巨大考验。因此,对网络安全协议进行安全性评估具有重要的现实意义。本文基于模型学习、循环神经网络等相关理论和方法,围绕网络安全协议脆弱性自动化分析中若干关键问题展开研究,主要工作归纳如下:1.提出了基于模型学习的网络安全协议脆弱性分析方法,基于经典MAT(Minimally Adequate Teachers)框架实现对目标协议实现逻辑的黑盒测试分析,可自动化推演出目标系统的协议状态机,为协议脆弱性分析和攻击路径发现提供依据;提出了针对协议实现状态机的时间压缩模型及算法,以提高脆弱性分析和攻击路径发现的效率。2.提出了基于LSTM神经网络模型的安全协议模糊测试方法,将编译时插桩方式的模糊测试方法应用于网络安全协议的脆弱性分析,将其能够产生更具有导向性的测试用例的优势与深度神经网络模型的智能化特点相结合,通过训练LSTM神经网络模型优化测试用例的生成算法,提高脆弱性分析的代码覆盖率。3.将基于模型学习的方法用于OpenVPN协议脆弱性分析,自动推演出OpenVPN系统服务端实现状态机,发现了多条期望行为路径外的特别行为路径及可能的安全隐患;将基于LSTM神经网络模型的模糊测试方法用于OpenSSH分析,实验表明,LSTM模型发现路径能力比传统方法提高约54%,比随机策略提高约17%,并且训练数据越多,训练时间越长,效果越好。本文从实现状态机黑盒推演和测试用例智能生成两个方面,提出了安全协议的脆弱性分析方法和优化算法,实验表明所提方法的正确有效。本文研究成果为大型实用的安全协议的脆弱性分析提供了理论和技术支持。