注意力機制和BiLSTM在SQL注入檢測中的應(yīng)用

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摘 要 針對目前SQL注入檢測方法檢測效率和檢測準(zhǔn)確率不高的問題，提出了一種基于注意力機制的檢測模型Att?BiLSTM。首先，對收集到的數(shù)據(jù)集在預(yù)處理后采用RoBERTa進行詞嵌入，得到融合上下文信息的語言表征；再使用編碼后的詞向量在基于注意力機制的雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)中進行訓(xùn)練，以獲取數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，得到忽略無關(guān)噪聲信息、關(guān)注重點信息的特征表征；最后，將融合了注意力信息的輸出在全連接層和softmax層進行分類或反向傳播給訓(xùn)練層更新參數(shù)。（剩余10622字）