# AALpy 自动机学习库

> 通用的 Python 自动机学习库，可通过主动查询或被动轨迹数据，推断黑盒系统的确定性、非确定性、随机及下推自动机模型。其 README 链接了一项独立的低功耗蓝牙（BLE）研究，该研究的仓库报告了学习得到的设备连接与传统配对（legacy pairing）状态机；该库本身不推断报文格式。

- 类型：工具
- 目标：协议
- 类别：协议分析工具
- 关联：基础工具
- 来源复核于：2026-10-17
- 收录于：2026-10-17
- 原始资源：<https://github.com/DES-Lab/AALpy>
- 一手来源：<https://github.com/DES-Lab/AALpy/blob/335c50a1b4b5a830d788f86b7c30a8cb6c73ecc0/README.md>
- 目录页面：<https://awesomerea.org/zh/resources/aalpy/>
- 记录 JSON：<https://awesomerea.org/resources/aalpy/record.json>
- 英文版：[English](https://awesomerea.org/resources/aalpy/index.md)

## 使用条件与局限

- PyPI 最新版本为 1.6.2，上传于 2026-08-03，要求 Python >=3.6。所审阅的 master 分支自标为尚未发布的 2.0.0，要求 Python 3.10+；上游说明 1.6.2 是支持旧版 Python 的最后一个版本。
- 主动学习需要用户编写的被学习系统（SUL）适配器、输入字母表和等价判定器（equivalence oracle）；被动学习需要符合文档格式的轨迹数据。学到的模型受所选字母表、抽象方式和判定器限制。
- 唯一的 Python 依赖是 pydot；可视化模型需要将 Graphviz 加入 PATH。采用 MIT 许可。
- ble-learning 研究仓库独立于本库：需要一块 nRF52840 Dongle 或开发板，并刷入仓库提供的、源自 SweynTooth 的固件，还需要 Python 3.9 和所列依赖库；该仓库没有许可证文件。

## 一手来源

1. <https://github.com/DES-Lab/AALpy/blob/335c50a1b4b5a830d788f86b7c30a8cb6c73ecc0/README.md>
2. <https://github.com/DES-Lab/AALpy/blob/335c50a1b4b5a830d788f86b7c30a8cb6c73ecc0/pyproject.toml>
3. <https://github.com/DES-Lab/AALpy/blob/335c50a1b4b5a830d788f86b7c30a8cb6c73ecc0/LICENCE.txt>
4. <https://github.com/DES-Lab/AALpy/releases/tag/v.1.6.2>
5. <https://pypi.org/project/aalpy/1.6.2/>
6. <https://github.com/apferscher/ble-learning/blob/febd774109c41a6635659b8847cc766e667841dd/README.md>

## 同分区更多条目：协议

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- [FISSURE 射频信号分析与协议发现框架](https://awesomerea.org/zh/resources/fissure/index.md) · 工具
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## 关于此条目

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