Анализ сетевого трафика онлайн игры

Необходимо провести анализ сетевого трафика старой онлайн игры, понять структуру отправляемых и получаемых данных. У нас есть декомпилированная (через IDA) c++ библиотека старого android-клиента, где сохранены оригинальные названия всех структур и методов. Это упрощает задачу, т.к. каждый пакет формируется отдельной функцией. Также мы смогли распаковать и расшифровать файл с игровыми ресурсами.
Работа будет разделена на несколько этапов:
1. Анализ создания игрового аккаунта и авторизация.
Игра довольно старая, поэтому процесс создания нового аккаунта довольно прост: клиент отправляет запрос на создание аккаунта, сервер генерирует логин и пароль и возвращает их. Далее приложение авторизуется по ним же, отправляя их хеш-сумму. В декомпилированной библиотеке есть несколько функций с оригинальными названиями, которые за это отвечают. Нам нужно понять структуру всех запросов-ответов, чтобы мы могли повторить их. Сохранить логины и пароли (их хеш-суммы) в таблицу и авторизовываться по любому аккаунту.
2. Создание нового персонажа или выбор имеющегося.
После авторизации происходит процесс выбора/создания персонажа. Отправляется запрос на получение списка персонажей на аккаунте. Далее совершается запрос на подключение к серверу за выбранного персонажа. Необходимо проанализировать структуры передающихся данных, чтобы мы могли имитировать работу оригинального клиента и при этом понимать, какие данные за что отвечают. Если персонажей на аккаунте нет, то клиент автоматически предлагает создать персонажа, что состоит из нескольких запросов: получения информации о серверах и создания персонажа с выбранными начальными параметрами. Соответствующие этому процессу функции найдены в коде. Опять же, нам нужно понять, что именно отправляет и получает клиент с точностью до каждого блока байт.
3-5. Вход на игровой сервер за выбранного персонажа и анализ базового набора действий за персонажа: передвижение, атака, применение навыков и т.д. Подробнее об этом напишу уже откликнувшимся.

Обращаю внимание, что анализ требуется такой глубины, чтобы мы могли совершать необходимые нам запросы и имитировать поведение оригинального клиента