随着网络环境日益复杂,越来越多网络协议开发者选择构建私有协议来进行数据的发送和接收,以满足其个性化需求。但是也有许多恶意应用程序利用私有协议来进行网络数据的传输,大大降低被破解的可能性,同时让此类非法活动变得更加隐秘,给网络安全带来巨大威胁。因此,对这些未知协议进行分析和处理,是网络安全领域亟需解决的问题之一。采用传统的从软件层面逆向分析二进制代码的方式不仅实现复杂、可移植性低、无法分析加密程序,还往往面临着协议终端程序无法获取以及程序采用了反逆向技术等困境,因此从网络数据包层面利用协议报文之间的相似性进行分析变得愈发重要。本文的研究目标是在不引入任何和被逆向分析的协议相关的先验知识的基础上,对在网络流量中获取的网络数据包进行分类,格式解析,并在获取协议格式和消息模式后进行验证分析。在协议数据分类中,为了将单一协议按照类型进行区分,本文首先利用WireShark等抓包工具获得真实的通信数据包,利用齐夫分布确定N-Gram的N取值,并进一步获得频繁项集,从而利用多阈值的MT-BIRCH算法进行聚类分析,解决了传统的BIRCH算法在类簇大小差距较大情况下的分类不准确问题,使得不同类型的消息的区分精确度能够达到94%。在协议格式解析中,本文结合现有的MAFFT算法和Clustal Omega算法对同种类型的消息进行序列对比,使得在消息中包含可变长度的字段、可选字段的情况下仍然能够保持较好的识别率。在未知协议格式验证中,本文利用Scapy将协议格式解析后的消息模式进行封装,搭建出协议消息生成器,并安装在测试机上,通过填入的IP地址和端口号与目标机进行通讯,同时利用WireShark抓包分析和目标机的响应判断该消息模式是否正确。实验结果表明,协议格式解析后的结果都能很好的获取目标机的响应。最后,本文采用springBoot后端框架和Vue前端框架,设计并实现了未知协议逆向分析与验证原型系统,并利用林肯实验室的DARPA数据集进行实验。实验结果表明,本文采用的协议格式分类、解析和验证都能以较高的准确率进行,具有较高的应用价值。