蜂窝网络协议（如4G/5G）的规范文档通常以自然语言编写，安全分析师需要从这些非形式化描述中手工提取协议状态机，以进行安全分析和漏洞挖掘。这一过程极为耗时且容易出错，阻碍了大规模系统性安全评估。本文提出 Hermes，一个端到端框架，能够自动从自然语言编写的蜂窝网规格说明中生成形式化的有限状态机（FSM）模型。Hermes 首先开发了一个神经成分解析器 NEUTREX，用于处理与状态转换相关的文本，提取转换三元组：状态、条件和动作。接着，设计了一种领域特定语言（DSL），利用依赖解析树将这些转换组件转化为逻辑公式。最后，编译这些逻辑公式生成状态迁移，并组装为有限状态机。作者在 4G NAS、5G NAS 和 5G RRC 三个规范集上评估 Hermes，取得 81–87% 的总体准确率，大幅优于现有方法。基于提取出的模型，安全分析发现了 3 个新漏洞，确认了 4G/5G 规格中已有的 19 个攻击，并在商用 4G 基带中发现 7 处与规范的偏差。该工作展示了从自然语言规范到可分析形式模型的自动化路径，为协议安全测试和形式化验证提供了可扩展的工具支持。