Aethel-Core：自动化认知防御与网络威胁模拟 WAF

一个高保真、高速的混合网络安全系统，专为实时威胁缓解、LLM 指令微调和神经符号 AI 训练而优化，基于 SWI-Prolog 构建。

🚀 关键创新与架构模块

1. 高性能核心 WAF 引擎（`activator.pl`）

动态回溯检查： 通过干净的关系型查找在 RAM 中查询威胁签名。
大流量 DDoS 防护： 滑动时间窗口跟踪（htg/2），针对攻击性 IP。
N-Gram 分词与前缀锚定： 将长签名拆分为细粒度的 3-4 字符原语，以击败极端的双重三明治混淆。

2. 多层混淆解码器（`decoder.pl`）

运行内联递归归一化流水线：深度 URL 解码（%XX）、十六进制解包（\xXX / 0xXX）以及 HTML 实体归一化（< / >），完全支持大小写不敏感。

⚡ 3. 归纳学习与引擎基准测试（实际生产指标）

该系统已针对**40,000 波超级混沌变异攻击（v7.0 上帝模式）**进行了压力测试。结果展示了在重型负载碎片化下的极致处理密度：

RAM 中激活的动态规则： 276,717 条 N-Gram 分词规则（由 15,000 个原始威胁向量泛化而来）。
安全完整性： 100% 元锁定安全（0 绕过 / 漏洞）。
执行的总推理数： 主内存中完成 100,201,875 步逻辑推理。
峰值归纳速度： 7,024,009 LIPS（每秒逻辑推理次数）。
易失性 RAM 占用： ~4.2 MB（分配 4,270 KB，使用 3,754 KB），在 8.0 GB RAM 平台上运行非常稳定。
垃圾回收开销： 7 次核心垃圾回收和 24 次子句垃圾回收在 0.000 秒内纯完成。
JIT 哈希性能： 在 4,096 个内存桶中完整索引 276,717 条 JITI 规则，以 2,538.4 倍加速因子锁定绝对加速。

Aethel-Core Hyper-Chaos Stress Test Proof

🛡️ 网络威胁变异矩阵与格式

涵盖第 7 层流量洪泛、Web3 攻击（sandwich_economic_attack）、云基础设施漏洞利用（kubelet_cri_hijack）以及前沿的对抗性 AI 威胁（llm_rag_poisoning、deepseek_weight_poison）。支持完全归一化的 JSONL 导出，用于 LLM 指令微调。

（注：您可以在仓库引用中查看核心接口的执行行为。）

aethel_core

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