プロトコルファジングの自動化を進めるためには、以下のようなアプローチが考えられます。まず、機械学習や深層学習を活用して、プロトコルの通信モデルを自動的に学習し、テストケースの生成を最適化することが挙げられます。特に、自然言語処理（NLP）技術を用いてプロトコル仕様書から状態遷移やメッセージの依存関係を抽出する手法が有望です。次に、**大規模言語モデル（LLM）**を利用して、プロトコルの仕様を理解し、適切なテストメッセージを生成することが可能です。これにより、手動でのモデル構築の手間を省き、より迅速かつ正確なファジングが実現できます。また、トラフィック分析を通じて、実際の通信データからプロトコルの状態遷移を学習するアプローチも有効です。これにより、プロトコルの実装に特有の状態や遷移を把握し、より効果的なテストが可能になります。最後に、自動化されたフィードバックループを構築し、ファジングの結果をリアルタイムで分析し、次のテストケース生成に活かすことで、効率的な探索が実現できます。