基于注意力机制的XSS攻击检测方法

本申请涉及一种基于注意力机制的XSS攻击检测方法。所述方法融合双向长短期记忆网络(BiLSTM)、多头自注意力机制及残差连接构建RBA模型(ResidualBiLSTM‑Attention模型)，利用BiLSTM捕捉流量特征的前后双向依赖关系，通过多头自注意力动态分配权重以强化XSS攻击关键片段的语义表征，并结合残差连接解决深层网络梯度消失问题，最终实现对XSS攻击的高精度检测、低误报率及强抗混淆能力。