核心引擎
语义分析，不靠规则库
强归一化后做语法解析 + 抽象语法树（AST）判定，从语法结构层面判断是否构成攻击，而非指纹或正则匹配，天然识别未知变种与 0day。
商业授权 · 纯私有化部署 AI 级攻击语义识别，
AI 级攻击语义识别，
守护您的业务安全
非传统规则库：墨守以 tokenize + AST 语法逃逸判定为核心，从语法结构层面判断请求是否构成攻击， 而非比对指纹或正则。已知变种与未知 0day，在它眼里是同一件事。
专为中型网站、APP、小程序打造，适用于 95% 的网络项目 —— 好用不贵，让您的钱每一分都花在刀刃上。
单可执行文件交付 · 控制台已内嵌 · 单机零外部依赖 · 断网亦可防护
3.2万 QPS
单节点全链路吞吐
检测 → 反代 → 上游
4.8ms
端到端延迟 P99
含反代到上游一跳
1个文件
单可执行文件交付
控制台已内嵌
0出网
数据不出服务器
断网亦可防护
性能数字为开发机基线实测（并发 50，检测 → 反代 → 上游全链路），反映量级而非生产承诺值 —— 看完整测试条件
Why MO-GUARD
一套系统，把安全和性能一起解决
传统方案里，WAF 挡攻击、CDN 做加速、限流器防打崩，是三套东西三份运维。墨守把这条链路合成一个进程、一个文件。
部署形态
纯私有化，数据不出服务器
无云厂商依赖，流量与日志完全本地化，断网亦可正常防护。合规性远超需要把流量绕行公网的云 WAF。
行业差异化
接口级限速与等候室
突破全站一刀切限流：每个 API 可独立设窗口、维度与聚合 QPS；单接口被打崩时仅该接口降级，不牵连整站。
一体化
安全之外，还做加速
智能缓存按频次自动识别热点接口，命中不回源；自动缓存前做多客户端一致性抽样，从机制上杜绝把私有数据缓存给他人。
可运营
影子模式，零误伤上线
每类检测可先以「只记录不拦截」比对真实流量，看完数据再切强制拦截。灰度上线由数据驱动，不靠赌。
易落地
单文件交付，一条命令装完
纯静态二进制内嵌 Web 控制台，内置数据库自适配（SQLite / MySQL / PostgreSQL），单机零外部依赖。
请求处理链路
每个请求，都要过这八层
前置层秒级卸下恶意流量、不占用后续资源；越往后成本越高，但走到后面的流量已经很干净了。
- 01
过载保护与来源识别
先保住自己，再谈防护。
- 02
访问控制准入
命中即拒，不消耗后续任何资源。
- 03
接口级限速 差异化
核心差异化：单接口颗粒度管控，不一刀切。
- 04
人机验证
对可疑客户端主动介入，正常用户近乎无感。
- 05
接口级智能等候室 差异化
超限流量不报错，排队匀速放行。
- 06
多层安全检测 差异化
语义引擎 + 机器学习 + 规则互补，三层协同。
- 07
智能缓存命中加速
安全校验通过后优先匹配缓存，命中不回源。
- 08
认证网关与负载均衡回源
未登录不放行，正常流量分发到健康上游。
性能基线
检测引擎不是瓶颈
每请求的检测增量在十几微秒级，相对反向代理转发可忽略。真正的成本在代理转发与回环 I/O，不在「看懂这个请求」这件事上。
- 在途请求上限：超出直接返回 503 卸载，防过载雪崩拖垮整机
- fail-open 故障放行：检测引擎异常时可配置放行，WAF 自身故障不阻断业务
- 内存复用：sync.Pool 复用请求体缓冲，连接池复用上游连接
全链路并发压测0 错误
| 总请求 / 错误 | 257,683 / 0 |
| QPS | ~32,200 |
| 延迟 p50 | 1.2 ms |
| 延迟 p90 | 2.8 ms |
| 延迟 p99 | 4.8 ms |
| 延迟 max | 6.7 ms |
测试条件：开发机（Windows，16 逻辑核，Go 1.25，GOGC=200）本地回环，并发 50 持续 8s，经完整数据面（检测 + 反向代理）打到 echo 上游。绝对值随硬件、上游与配置变化，此处反映的是性能量级与回归趋势，不作为生产承诺值。生产压测建议使用 wrk / vegeta / k6，在目标硬件与真实上游下测量。
选型对比
它和你正在用的那套，差在哪
不谈虚的，逐条对齐三类主流方案的真实痛点。
传统云 WAF
- 流量与数据须经公网上云
- 依赖厂商可用性，厂商挂了你也挂
- 配置复杂，按流量计费成本不可控
VS
墨守
- 纯私有化，数据不出服务器
- 断网可用，不依赖任何云服务
- 合规性更强，成本可控
开源改造版 WAF
- 功能阉割，进阶能力锁在付费版
- 无接口级限速与智能等候室
- 缺乏精细流量治理手段
VS
墨守
- 全功能开放，不做套路阉割
- 接口级限速 + 自动等候室 + 智能缓存
- 颗粒度精细到单个 API
传统正则 / 规则 WAF
- 依赖规则库更新，新变种要等厂商出规则
- 易被变形编码绕过
- 误杀率高，业务方叫苦
VS
墨守
- 语义 / AST 语法级判定，不等规则库
- 强归一化 + 语法结构判定，识别未知变种
- 机器学习补盲 + 影子灰度，误伤更低