CheeseWAF

CheeseWAF 是基于 Go 语言构建的商用级自托管 Web 应用防火墙（WAF）。系统采用数据平面与管理平面解耦的双平面架构，运行时内置轻量级持久化存储保存管理状态，并支持扩展 PostgreSQL 作为高性能异步访问日志存储。

在架构设计上，CheeseWAF 将**数据平面（Data Plane）请求路径与管理平面（Management Plane）**及异步 ALAP 审查流程彻底解耦。同一个 cheesewaf 进程内启动两个监听平面：数据平面负责有界、低延迟的同步检测与反向代理；管理平面承载管理 API、控制台界面与后台威胁审查队列，实时请求路径绝不阻塞等待远程大模型分析。

为什么选择 CheeseWAF

市面上常见的 Web 安全防护方案通常面临几个痛点：

1. 传统正则 WAF（如 ModSecurity / CRS 规则集）：靠维护成千上万条正则表达式防守。攻击者通过大小写变异、畸形 URL 编码或特殊注释很容易绕过；同时误报率高，日常运维需要大量写白名单，改一条规则要反复调试。
2. 直接调大模型的实验性 WAF：每个 HTTP 请求都同步等待大模型返回，网页延迟直接飙升 500 ms 到 2 s，不仅拖慢业务，还极易刷爆 API 费用；一旦外部大模型网络抖动或超时，业务直接瘫痪。
3. 重型容器全家桶（如雷池 SafeLine 等）：通常需要启动 5 到 10 个 Docker 容器（Tengine、Postgres、Redis 等），常驻内存 1～2 GB 起步，低配轻量云主机或 VPS 难以承受。
4. 商业云 WAF（如 Cloudflare / 云厂商高防）：所有业务流量必须穿透第三方公网云节点，存在数据合规与隐私出境风险；按流量计费成本不可控，无法在纯离线内网部署。

CheeseWAF 的思路是：用自研 AST 语法树做毫秒级即时拦截，大模型只在后台异步值守存疑流量，既没有正则的误报和绕过，也不增加线上任何延迟，极简轻量开箱即用。

方案对比

核心机制

1. 高性能数据平面检测：入站请求经多层解码后进入抽象语法树（AST）语义分析引擎，对请求中可能存在的 SQL 注入、跨站脚本（XSS）、命令执行（RCE）等攻击和恶意请求实施毫秒乃至微秒级的阻断。
2. 异步 ALAP 智能研判：在响应返回客户端后，对于判定边界模糊或嵌入在大段正常文本中的可疑样本，系统将其投递至后台异步审查队列，由配置的大语言模型（兼容 OpenAI Response / Chat Completions 协议与 Anthropic Messages 协议）进行深度语义研判。
3. 闭环规则采纳与防御加固：对模型判定为高危（high）或严重（critical）的威胁样本，系统支持人工确认或自动采纳。站点级自动采纳会沉淀为该站点的自定义载荷规则；全局 IP 黑名单与客户端软指纹处置仍需操作者明确执行。

默认监听平面

CheeseWAF 默认在以下端口提供网络服务：

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