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| 关键词：Shannon, SHA, Agent, Exp, Docker, Claude, Anthropic, exploit, 渗透测试 | ||||||||
安全测试这件事，很多团队一年只做一次。 代码每天在更新，漏洞随时在引入，但渗透测试的频率还停留在"年度审计"。中间那 364 天，你不知道有没有问题，只能靠运气。 Shannon 想解决的就是这个缺口：一条命令，自动跑完整个渗透测试流程，只报告有真实 PoC 的漏洞，不报告"可能有问题"的猜测。 先看产品
Shannon 是一个自主运行的白盒 AI 渗透测试工具，针对 Web 应用和 API。 它读取你的源码，识别攻击面，然后用浏览器自动化和命令行工具真实执行漏洞利用——SQL 注入、认证绕过、SSRF、XSS，不是扫一扫报个风险列表，而是实际打进去，拿到证据，再写进报告。 打不进去的，不报告。 一次跑下来能发现什么在 OWASP Juice Shop（业界标准的漏洞靶机）上跑了一次，结果：
单次自动运行，发现 20+ 个漏洞，全部附可复制的 PoC。 在 Checkmarx 的 c{api}tal API 靶机上：约 15 个高危漏洞，XSS 防御识别正确，零误报。 基准测试数字：在 XBOW 安全基准上，Shannon Lite 得了 96.15%（104 个 exploit 中命中 100 个）。 看它实际怎么跑
一条命令启动，Shannon 自动完成：读源码 → 画出攻击面 → 并行分析五个漏洞类别 → 并行尝试 exploit → 写报告。全程不需要人工干预，包括处理 2FA/TOTP 登录。 五阶段流程，严格过滤误报Shannon 内部跑了一个五阶段的多 Agent 流水线： 阶段一：预侦察 阶段二：侦察 阶段三：漏洞分析（并行） 阶段四：漏洞利用（并行） 阶段五：报告 快速开始需要 Docker、 Node.js 18+、Anthropic API Key。 Shannon 会自动拉取 Docker 镜像（约 1GB），起一个临时容器，把目标 repo 以只读方式挂进去开始扫。 想本地构建或调试 Shannon 本身： 测试本地服务： 支持的 AI 后端Shannon 官方只支持 Claude 模型，Agent 流程针对 Claude 工具调用做了优化。 支持三种接入方式：
内部按三档模型分工：Haiku 做摘要，Sonnet 做安全分析，Opus 做深度推理。 几个重要的使用前提只能测你自己的应用。Shannon 会真实执行攻击——创建账号、修改数据、触发注入副作用。没有书面授权，不要指向任何你不拥有的系统，违法。 不要跑在生产环境。建议跑在沙盒、Staging 或本地开发环境，数据可以随时重置的那种。对安全要求高的场景，建议在 VM 里运行，把所有副作用隔离在可丢弃的环境里。 一次完整扫描约 1 到 1.5 小时，使用 Claude Sonnet 4.5 的 API 费用约 $50，复杂应用更高。 Lite vs Pro这个仓库是 Shannon Lite， AGPL-3.0 开源，适合本地测试自己的应用。 Shannon Pro 是商业版，在 Lite 的动态渗透测试基础上加了：
Pro 的核心差异是这一条：一个 SAST 发现的数据流漏洞，不直接进报告，而是交给 Exploit Agent 去打，打通了才算，同时附上对应的源码位置。 总结Shannon 把"安全测试一年一次"这件事变成了"每次发布前都能跑一次"。 对于已经在用 Claude Code 或 Cursor 快速迭代的团队，代码产出速度远超安全审计频率，Shannon 正好填这个缺口。 41.4k Stars，96.15% 的基准测试命中率，报告里每条漏洞都有可运行的 PoC。如果你在维护一个 Web 应用或 API，值得跑一次看看。 | ||||||||
| 本文出处： https://mp.weixin.qq.com/s/0tIGzR9co-P5Ny3yNoRQSg | ||||||||
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