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目前傳統的跨站腳本（XSS）檢測技術大多使用機器學習方法，存在代碼被惡意混淆導致可讀性不高特征提取不充分并且效率低等缺陷，從而導致檢測性能不佳。針對上述問題，提出了使用雙向長短時記憶網絡檢測跨站腳本攻擊的方法。首先，對數據進行預處理，使用解碼技術將跨站腳夲代碼還原到未編碼狀態，從而提高跨站腳本代碼的可讀性，再使用深度學習工具word2vec將解碼后的代碼轉換為向量作為神經網絡的輸入;其次，使用雙向長短時記憶網絡雙向學習跨站腳本攻擊的抽象特征;最后，使用 softmax分類器對學習到的抽象特征進行分類，冋時使用 dropout算法避兔模型岀現過擬合。對收集到的數據集進行實驗，結果表明，與凡種傳統機器學習方法和深度學習方法相比，該檢測方法表現岀更優的檢測性能。
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