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学术成果转化 | 下一代智能应用防火墙——玉衡防护盾，重磅发布！

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iTA Lab
iTA Lab

安全学术圈

2026年10月20日 12:13
四川

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一款请求级 Web 应用攻击检测引擎，现已开放试用。

今天，我们正式发布玉衡。

玉衡是一款请求级 Web 攻击检测引擎，定位是 WAF 中负责判定攻击的检测核心，由四川大学智能威胁分析实验室（iTA Lab）黄诚教授团队与天翼云应用安全创新实验室联合研发。双方依托真实生产流量完成模型训练与效果验证，目前该引擎已在线上环境持续运行。

它做的事情可以概括成一句话：你把一条完整的网络请求交给它，它回答两件事——这是不是攻击、如果是属于哪一类；以及风险有多高，0 到 100 分，超过阈值自动拦截。

同一种意图，无数种写法

请求检测要回答的问题其实很直接：这个请求是不是攻击。真正的难点在于，攻击请求的意图相对固定，写法却可以千变万化。

以 SQL 注入为例，同一段注入载荷可以做 URL 编码、HTML 实体转义或 Base64 编码，可以调整大小写，可以在关键字之间插入注释符或空白字符，也可以把几种手法叠加使用。处理之后，请求里的字面内容已经面目全非，承载的攻击意图却没有任何变化。

反过来，正常请求的形态同样多样。业务参数里也会出现特殊字符和编码内容，甚至类似 SQL 的片段。所以攻击请求和正常请求在字面上，未必有清晰的边界。

于是问题就清楚了：判断一个请求是否危险，关键不在于它\"长什么样\"，而在于它\"想做什么\"。识别请求背后的意图，才是检测的出发点。

不比对字符，读的是请求想干什么

传统检测通常把请求拆开处理——参数归参数，请求头归请求头，逐个字段去匹配。但拆开之后，字段之间的关联就丢了。一段攻击载荷可能被分散到几个参数里，单看哪一个都不像攻击；同一个字符串出现在 Cookie 里和出现在请求体里，含义也可能完全不同。这就是语义割裂。

玉衡换了一种做法：它把请求行、请求头、Cookie、请求体当作一个整体来理解，字段之间的上下文原样保留。传统检测在比对字符，而玉衡读的是这条请求想干什么。

为了让引擎“按意图归类”而不是“按写法归类”，团队专门设计了 CVAE 泛化模块。意图相同的请求，哪怕字面上天差地别，也会被归到一起。这让玉衡对从未见过的攻击变种具备天然的识别能力——而这恰恰是规则引擎最难补上的短板。

误报率低到敢直接开拦截

很多 WAF 装上去之后只敢挂着观察，怕误伤真实用户。玉衡在真实生产流量上的实测结果是：每 6 万条正常请求才误拦 1 条。开启拦截模式，不必担心大面积误伤正常访问。

而串联在业务链路上的检测引擎，每一毫秒都会叠加到用户的每一次访问上。玉衡的模型推理耗时是 8.8 毫秒，低到可以忽略。

440 万条真实流量，不是公开数据集上的成绩

评测用的是生产环境真实流量，共 440 万条，结果如下：

攻击拦截率 94.79%误报率 0.0017%

其中被误判为攻击的正常请求一共 73 条。需要说明的是，这个数字对应的是那批流量的构成，换一套业务会有浮动；拦截阈值也可以按各自对误报的容忍度上下调整。

我们还把玉衡和几个主流大模型放在四个数据集上同台测试，对比对象包括 Foundation-Sec-1.1-8B、DeepSeek-v4-0424-pro、DeepSeek-v4-0424-flash、GPT5.4-mini 与 Claude Sonnet 4.6。四个数据集上，玉衡的精确率、召回率和 F1 分数都稳定在 99% 以上。测试时间为 2026 年 5 月，四个数据集中三个为公开数据集，一个为自建数据集。

打开就能用，不用注册

玉衡已开放在线试用，不用注册，不用申请。

页面内置了 9 条示例请求，点一下直接填入，也可以粘贴自己构造的请求。结果会给出判定类型、风险分，以及本次模型推理的真实耗时——这个数字每次实时返回，不是写死的。

🔗 https://aegisx.ctyun.cn

研发团队

智能威胁分析实验室（Intelligent Threat Analysis Lab, iTA Lab）依托四川大学网络空间安全学院建设，由黄诚教授负责。实验室长期以 Web 安全为主要阵地，在威胁检测与溯源、网络公害治理、软件与供应链安全方向持续积累；近年来聚焦大模型与智能体时代的新型威胁，开展智能化威胁分析研究，形成了\"大模型 + 知识图谱 + 程序分析 + 智能体\"的技术底座。

近年来，团队主持承担国家重点研发计划青年科学家项目、国家重点研发专项项目、国家自然科学基金等国家级项目 6 项，四川省科技厅重点研发、\"聚源兴川\"等省部级项目 10 项；在 USENIX Security、IEEE Trans 等会议及期刊发表学术论文 60 余篇（谷歌学术 H 指数 41）；获国家技术发明专利授权 20 项，获 CNVD、CNNVD、CVE 等官方认证安全漏洞 10 项。研究成果已在华为、天翼云、招商银行、中国电科、绿盟科技、航天科工、百度等头部企业项目中落地应用。

天翼云应用安全创新实验室聚焦下一代应用安全防护技术，基于高性能安全引擎与人工智能算法创新，推动应用安全从被动规则防御向主动认知防御转变。实验室汇聚应用安全、系统底层研发及安全算法等方向的技术人才，致力于突破未知威胁识别、复杂攻击防御和智能决策等关键技术，并将研究成果应用于云安全产品，通过产学研合作与青年人才培养，提升产品核心竞争力，打造具有行业影响力的安全技术成果。