本文提出一种基于字符串学（Stringology）的指纹框架（SBF），用于对加密序列进行结构性分析。传统上，加密原语（如流密码、伪随机数生成器PRNG、分组密码模式）产生的序列通过统计随机性测试来评估质量，但这些测试仅验证全局统计特性，无法揭示序列的结构特征与底层生成器的关系。SBF框架将加密输出视为符号字符串，应用基于模式的特征提取方法，捕获子串频率分布、重复模式、熵特性等结构统计量，并将这些特征聚合为指纹向量，以表征不同的序列生成器。实验使用了密码生成序列（CGS）和均匀随机序列（URS）数据集。结果表明，基于字符串学的模式分析能够揭示不同序列源之间可测量的结构签名。虽然这些信号不暗示实际的密码学弱点，但它们为评估加密生成器的结构行为提供了额外的分析视角。本文主要贡献在于提出了一种新的加密序列分析维度，适用于密码学研究人员和安全分析师，尤其是那些关注序列生成器内部结构特征的群体。