该研究针对 Web 应用安全中检测复杂 SQL 注入（SQLi）攻击这一关键难题，提出了一种基于 BERT 与图神经网络（GNN）的混合检测模型，并针对 Web 应用防火墙（WAF）场景进行优化。方法上，先将 SQL 查询进行分词处理，通过 BERT 编码为上下文相关的向量表示，再将每个查询构造为图结构，用这些上下文嵌入初始化图中节点的特征，随后使用 GNN 对图进行分类，以判断查询是否为恶意 SQLi。模型超参数由 Optuna 自动调优，优化目标涵盖准确率、精确率、召回率和 F1 分数。实验结果显示，该模型在攻击类上达到 99.67% 的准确率、99.71% 的精确率、99.39% 的召回率和 99.55% 的 F1 分数。进一步通过对图输入进行扰动操作进行敏感性分析，得到平均敏感度分数为 0.0037，表明模型在扰动下预测结果稳定，说明其具有较好的鲁棒性。研究结果表明，将 BERT 的上下文语义理解能力与 GNN 的结构建模能力结合，能够有效提升对复杂 SQLi 攻击变体的检测效果，同时有助于降低误报率和漏报率。为便于验证，作者公开了数据集、测试集和模型实现。该工作对于 WAF 安全检测、Web 攻击识别以及基于深度学习的入侵检测系统研究具有参考价值。适合 Web 安全工程师、WAF 开发人员、以及从事基于机器学习的安全检测研究人员阅读。