Transformer 是现代大语言模型的核心架构，自 2017 年由 Google 在论文《Attention Is All You Need》中提出以来，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域的发展轨迹。本文将深入解析 Transformer 的核心组件、工作原理和关键技术细节。
在 Transformer 之前，RNN（循环神经网络）和 LSTM（长短期记忆网络）是序列建模的主流方法，但它们存在以下根本性问题：
核心矛盾：RNN 的序列处理方式导致无法并行，而 Transformer 的自注意力机制完美解决了这一问题。
随着互联网应用的发展，许多网站和应用程序需要将一部分代码和协议下发到客户端执行。攻击者通过“逆向分析”这些客户端代码和通信协议，可以了解应用的业务逻辑，从而设计出绕过风控的自动化程序。OWASP 指出，许多自动化威胁并非传统的漏洞利用，而是滥用系统本身提供的合法功能，例如接口、业务流程和试用机制[1]。
逆向通常从获取客户端代码和网络协议开始。对于 Web 应用，攻击者可以在浏览器开发者工具中查看下载的 JavaScript、WebAssembly 代码、接口调用以及存储的 token；对于移动 APP 或小程序，攻击者可以分析安装包、监控网络请求或 hook 运行时函数来还原业务逻辑。通过这些信息可以推断出参数生成逻辑、签名算法、风控字段等，从而模拟合法请求。
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