Shannon AI: el pentester autónomo que explota vulnerabilidades reales

Shannon AI se ha convertido en una de las herramientas más comentadas del momento en el mundo del pentesting automatizado con inteligencia artificial. No estamos ante otro simple escáner de vulnerabilidades, sino ante una IA capaz de pensar como un atacante, buscar vectores de entrada y, lo más importante, ejecutar exploits reales para demostrar que un fallo es explotable, siguiendo las buenas prácticas de seguridad.

A diferencia de muchas soluciones tradicionales que solo generan avisos, Shannon se comporta como un «hacker ético autónomo» centrado en romper tu aplicación antes que cualquier atacante real. Su filosofía es clara: mejor que detecte y explote fallos tu propio sistema defensivo que alguien con malas intenciones. Y todo ello integrándose con tecnologías modernas, navegadores automatizados, medidas de seguridad del navegador, modelos de IA avanzados y herramientas clásicas de seguridad.

Qué es Shannon AI y por qué está dando tanto que hablar

En esencia, Shannon es un pentester impulsado por inteligencia artificial diseñado para probar aplicaciones web y APIs con un enfoque ofensivo. Su misión principal es localizar vulnerabilidades críticas y mostrarte cómo se explotan en la práctica, sin quedarse en teorías o simples advertencias de riesgo.

Mientras tu equipo de desarrollo y tus agentes de IA se dedican a crear nuevas funcionalidades, Shannon actúa como un Red Team continuo que intenta romper todo lo que se va desplegando. Es el complemento perfecto para entornos donde se usa Claude Code, Cursor, OpenCode u otras herramientas de desarrollo autónomo, ya que se encarga de auditar el código que producen antes de que llegue a producción.

Esta herramienta ha sido creada y mantenida por KeygraphHQ, una organización centrada en ciberseguridad ofensiva. A diferencia de otros proyectos, Shannon no solo identifica patrones sospechosos: genera y ejecuta exploits funcionales para validar que la vulnerabilidad realmente permite un ataque exitoso.

Un aspecto clave que la diferencia de soluciones clásicas es que funciona como un pentester «whitebox» bajo demanda: puede analizar tanto el código fuente como la aplicación en ejecución, lo que le da un contexto muy rico para trazar rutas de ataque realistas y efectivas.

De los escáneres clásicos al pentesting autónomo con IA

Durante años, los profesionales de seguridad han confiado en herramientas como Nmap, Metasploit, Nessus, Burp Suite, Wireshark o Aircrack-ng para automatizar partes de sus auditorías. Estas soluciones siguen siendo fundamentales, pero tienen una limitación clara: dependen de la intervención humana para diseñar estrategias de ataque complejas y correlacionar hallazgos; por eso la higiene digital y procesos bien definidos siguen siendo críticos.

Shannon da un salto importante al combinar lo mejor de esas utilidades con un motor de razonamiento autónomo basado en IA. En lugar de ejecutar solo módulos predefinidos, es capaz de analizar el código fuente, observar el comportamiento real de la aplicación y generar ataques personalizados adaptados al entorno concreto que está auditando.

Esta aproximación marca una diferencia notable respecto a herramientas como Metasploit, que se apoyan en una base de datos estática de exploits. Shannon, en cambio, puede idear nuevas cadenas de explotación en tiempo real, tomando decisiones a medida que avanza en el reconocimiento y la explotación del objetivo.

Otro punto diferencial es su orientación a resultados prácticos: se rige por una especie de política de «sin exploit funcional, no hay vulnerabilidad». Es decir, si la IA no consigue demostrar el impacto real de un fallo, no lo incluirá en el informe, reduciendo de forma drástica los falsos positivos que suelen saturar a los equipos de seguridad.

Todo esto se apoya en el uso del Claude Agent SDK de Anthropic, sobre el que se construye una arquitectura multiagente capaz de coordinar fases de análisis estático, exploración dinámica de la aplicación y ejecución de ataques en paralelo para ganar velocidad y profundidad.

Caso de uso: cerrar la brecha entre despliegues continuos y pentest anual

Con el auge de entornos de desarrollo como Claude Code, Cursor u OpenCode, muchos equipos están desplegando código de forma casi continua, mientras que su pentest tradicional solo se realiza una o dos veces al año. Esto genera una brecha enorme en la seguridad: cientos de cambios llegan a producción sin haber sido revisados con la misma profundidad.

Shannon nace precisamente para cubrir ese hueco, funcionando como un auditor de seguridad recurrente que puedes lanzar bajo demanda en cada nueva versión. En lugar de esperar al próximo informe anual, puedes poner a trabajar a la IA tras cada gran cambio en el backend, el frontend o tus APIs.

El objetivo de los creadores es que «Shannon rompa tu aplicación web antes que nadie», buscando de forma autónoma vectores de ataque en el código, validándolos en tiempo real con un navegador integrado y entregando una prueba de concepto totalmente reproducible para cada fallo confirmado.

En la práctica, esto se traduce en un ciclo de desarrollo más seguro: mientras los agentes de desarrollo generan nuevas funcionalidades, Shannon actúa como su contraparte ofensiva, probando autenticaciones, flujos de negocio y puntos de entrada expuestos al exterior.

Esta filosofía ha llevado incluso a integraciones específicas, como el plugin opencode-shannon-plugin, que permite ejecutar Shannon directamente desde entornos de desarrollo autónomos como OpenCode. Así, la seguridad deja de ser una fase aislada y pasa a estar embebida en la propia cadena de trabajo de los agentes.

Arquitectura interna y fases de un test con Shannon

Shannon está diseñado para imitar la metodología de un pentester humano experimentado, pero llevado al extremo de la automatización multiagente con IA. Su funcionamiento se organiza en cuatro grandes fases que cubren desde el reconocimiento inicial hasta la redacción del informe final.

En la primera etapa, la herramienta realiza un mapeo exhaustivo de la superficie de ataque. Analiza el código fuente disponible, utiliza utilidades como Nmap y Subfinder para descubrir puertos, servicios y subdominios, y explora la aplicación en tiempo real con un navegador automatizado. El resultado es una visión detallada de endpoints, APIs, mecanismos de autenticación, flujos de login (incluyendo SSO y 2FA) y rutas críticas de negocio.

A continuación, y aprovechando toda esa información, se pone en marcha un conjunto de agentes especializados por categorías OWASP. Estos agentes trabajan en paralelo buscando posibles fallos de inyección, XSS, SSRF o problemas de autenticación y autorización. Para vulnerabilidades complejas, Shannon es capaz de seguir el flujo de datos desde la entrada del usuario hasta los puntos peligrosos del código (sinks), construyendo hipótesis de cómo se podría explotar cada camino.

La tercera fase está totalmente orientada a la explotación práctica. Los agentes de explotación reciben esas rutas hipotéticas y tratan de transformarlas en ataques reales mediante scripts, llamadas de línea de comandos y acciones en el navegador. Solo las vulnerabilidades que se consiguen explotar con impacto demostrable pasan el filtro y se conservan para el informe.

Por último, un agente de reporte recopila toda la información de reconocimiento, los resultados de explotación y las pruebas obtenidas (como respuestas HTTP, datos exfiltrados o cambios en privilegios), y lo convierte en un informe pentest profesional centrado únicamente en hallazgos explotables. Cada vulnerabilidad incluye descripciones, impacto, pasos para reproducirla y un exploit listo para copiar y pegar.

Resultados en benchmarks y aplicaciones vulnerables de referencia

Para validar su efectividad, los creadores de Shannon la han probado contra varias aplicaciones intencionadamente vulnerables de referencia en la industria. Una de las más conocidas es OWASP Juice Shop, una web diseñada específicamente para poner a prueba herramientas de seguridad.

En este entorno, Shannon fue capaz de encontrar más de 20 vulnerabilidades de alto impacto en una sola ejecución automatizada, incluyendo casos tan graves como un bypass completo de autenticación, extracción completa de la base de datos de usuarios mediante ataques de inyección y escaladas de privilegios a cuentas de administrador aprovechando flujos de registro mal protegidos.

También detectó fallos sistémicos de autorización del tipo IDOR (Insecure Direct Object References), que permitían acceder y modificar datos de otros usuarios, así como una vulnerabilidad de SSRF que posibilitaba realizar reconocimiento interno de la red desde el propio servidor comprometido.

En otro benchmark, aplicado a una API vulnerable mantenida por Checkmarx y orientada al OWASP API Security Top 10, Shannon identificó cerca de 15 vulnerabilidades críticas y de alta severidad. Entre ellas, un ataque de inyección a nivel root aprovechando un endpoint de depuración oculto, la explotación de una API legacy v1 para saltarse la autenticación y una escalada de privilegios a administrador usando una debilidad de Mass Assignment en la actualización de perfiles.

Estos ejercicios incluyeron también una validación interesante: la IA confirmó de forma correcta que ciertas defensas anti-XSS eran robustas, evitando reportar falsos positivos. Lo mismo ocurrió en pruebas sobre una API vulnerable moderna alineada con OWASP, donde Shannon logró comprometer por completo la aplicación mediante ataques avanzados contra JWT (alg:none, algorithm confusion, manipulación de kid con claves débiles) y exfiltración de credenciales desde una base de datos PostgreSQL, además de explotar SSRF para reenviar tokens de autenticación internos a servicios externos.

Ediciones disponibles: Shannon Lite y Shannon Pro

Shannon se distribuye actualmente en dos versiones diferentes, pensadas para tipos de usuarios y necesidades de seguridad distintas. Por un lado tenemos Shannon Lite, liberado como software de código abierto bajo licencia AGPL-3.0, y por otro Shannon Pro, una edición comercial destinada a empresas con requisitos más exigentes.

La edición Lite incluye el núcleo del framework de pentesting autónomo, permitiendo a equipos de seguridad, investigadores independientes y administradores de sistemas realizar auditorías sobre sus propias aplicaciones sin coste de licencia. Es ideal para pruebas internas, formación y validación periódica de servicios críticos.

Shannon Pro se apoya en la base de Lite, pero añade un motor avanzado de análisis de flujo de datos basado en LLM, inspirado en investigaciones como el paper LLMDFA. Este componente está orientado a entornos empresariales donde se necesita una cobertura más profunda y una comprensión global de aplicaciones grandes, monolíticas o distribuidas.

Además, la edición Pro está pensada para integrarse de manera fluida en pipelines CI/CD y flujos de desarrollo corporativos, ofreciendo características adicionales, soporte dedicado y capacidades mejoradas de análisis exhaustivo de código que superan las limitaciones de contexto de los modelos de lenguaje estándar.

En ambos casos, los responsables insisten en que Shannon Pro y Lite se complementan con la experiencia de pentesters humanos, ya que la IA proporciona una base muy sólida de hallazgos explotables sobre la que los expertos pueden profundizar y contextualizar los riesgos en cada organización.

Requisitos, despliegue y funcionamiento práctico

Para poner en marcha Shannon se necesita contar, como base, con un entorno con Docker instalado, ya que toda la infraestructura de prueba se levanta mediante contenedores. Estos se encargan de ejecutar los distintos agentes, el navegador automatizado, las herramientas auxiliares de reconocimiento y el sistema de orquestación interno.

En cuanto a la inteligencia artificial, es imprescindible disponer de credenciales válidas de un proveedor de modelos. La opción recomendada por los desarrolladores es usar una clave de API de Anthropic para trabajar con modelos Claude a través de su consola. Alternativamente, se puede utilizar un token OAuth de Claude Code o, de forma experimental y no soportada oficialmente, enrutar las peticiones mediante un modo «router» que permita emplear modelos de OpenAI o Google Gemini a través de OpenRouter.

El flujo básico de uso consiste en lanzar un comando de escaneo indicando el objetivo y otros parámetros (como el repositorio de código a analizar o la configuración de autenticación). A partir de ahí, Shannon construye y arranca los contenedores necesarios, inicia el flujo de trabajo y devuelve un identificador de sesión. Todo el pentest se ejecuta en segundo plano, sin necesidad de supervisión constante.

El sistema utiliza un mecanismo de workspaces persistentes para permitir reanudar ejecuciones interrumpidas o fallidas sin repetir el trabajo ya realizado. Cada ejecución genera un directorio en la carpeta audit-logs con un nombre autogenerado basado en el objetivo y un identificador de sesión. Es posible asignar nombres personalizados a los workspaces a través de una variable de entorno, lo que facilita posteriormente consultar resultados o retomar procesos.

Cuando se reanuda un workspace existente, Shannon comprueba qué agentes se ejecutaron correctamente y retoma únicamente las partes pendientes desde un estado limpio. Para garantizar la consistencia, el progreso de cada agente se va registrando mediante commits de git dentro del propio workspace, asegurando que cualquier reintento parte de una base verificada.

Soporte para distintos sistemas, repositorios y configuración

A la hora de organizar los objetivos, Shannon espera que los repositorios que se van a analizar se sitúen dentro del directorio ./repos/ en la raíz del proyecto. El parámetro REPO hace referencia al nombre de la carpeta dentro de esa ubicación, por lo que bastará con copiar o clonar el código que queremos auditar en esa ruta para que pueda ser procesado.

Se contemplan escenarios de monorepos, donde todo el código está centralizado, así como aplicaciones con múltiples repositorios (frontend y backend por separado). En estos casos, se puede configurar el análisis para que la IA tenga visibilidad global del sistema distribuido y pueda correlacionar flujos entre servicios.

En cuanto a la compatibilidad de sistemas operativos, Shannon es bastante flexible. En Windows puede ejecutarse de forma nativa utilizando Git Bash junto a Docker Desktop, o mediante WSL 2, que es la opción recomendada, y conviene aplicar hardening para portátiles cuando se realizan auditorías desde equipos móviles.

Para acceder a la interfaz web de Temporal (el sistema de orquestación que utiliza), es necesario obtener la IP de WSL con ip addr y conectarse desde el navegador de Windows a la URL generada con el puerto 8233. Es posible que Windows Defender marque como maliciosos ciertos archivos de resultados que incluyen código de exploit; los autores avisan de que se trata de falsos positivos relacionados con las pruebas de explotación e indican que se puede añadir una exclusión sobre el directorio de Shannon.

En Linux con Docker nativo, puede que haya que anteponer sudo a algunas órdenes dependiendo de los permisos del socket de Docker, y en macOS el funcionamiento es bastante directo siempre que Docker Desktop esté instalado y configurado correctamente. En todos los casos, conviene revisar los permisos sobre los ficheros de salida para evitar problemas de lectura o escritura.

Pruebas locales, configuración avanzada y uso de otros modelos

Cuando se prueban aplicaciones que corren en local, hay que tener en cuenta que los contenedores de Docker no pueden acceder directamente a localhost de la máquina anfitriona. En su lugar, se debe utilizar el hostname especial host.docker.internal, que redirige el tráfico desde los contenedores al equipo host, para que los escaneos y ataques se ejecuten correctamente contra el entorno de desarrollo.

Aunque es posible lanzar Shannon sin un archivo de configuración dedicado, lo más recomendable es crear uno para habilitar pruebas autenticadas y análisis más personalizados. Estos ficheros de configuración se ubican en la carpeta ./configs/, que se monta automáticamente dentro de los contenedores para que sean accesibles por los agentes de la IA.

A partir de un archivo de ejemplo, se pueden ajustar parámetros como credenciales, rutas de login, tokens, URLs específicas a priorizar o exclusiones. Si la aplicación utiliza autenticación en dos factores basada en TOTP, basta con añadir el secreto correspondiente en la configuración para que la IA genere códigos de un solo uso automáticamente durante los tests, completando así todo el flujo de autenticación igual que haría un usuario legítimo.

En modo experimental, Shannon puede enrutar sus peticiones de IA a través de un componente llamado claude-code-router, que permite trabajar con modelos alternativos como GPT-5.2, gpt-5-mini o la familia Gemini 3 mediante OpenRouter. Para ello, hay que incluir la clave de cada proveedor en el archivo .env y lanzar la herramienta con la variable ROUTER ajustada a true, de forma que el tráfico se redirija a estos modelos.

Los desarrolladores recalcan que este modo no está oficialmente soportado y que la calidad y estabilidad de los resultados dependen mucho del modelo elegido. Algunos pueden tener problemas para completar fases tempranas como el reconocimiento, o generar resultados inconsistentes si el enrutado no está bien configurado. Por ese motivo, la configuración óptima y más probada sigue siendo el uso de modelos Claude a través del SDK de Anthropic.

Tipos de vulnerabilidades cubiertas y limitaciones actuales

En su versión Lite, Shannon se centra en un conjunto de vulnerabilidades consideradas críticas dentro del estándar OWASP. En concreto, apunta a fallos de autenticación y autorización, vulnerabilidades de inyección, Cross-Site Scripting (XSS) y Server-Side Request Forgery (SSRF). La idea es priorizar aquellas clases de problemas que tienen un impacto mayor y son explotables de forma clara.

Este enfoque de «prueba mediante explotación» implica que solo se reportan vulnerabilidades que la IA consigue explotar efectivamente. Por tanto, no se cubrirán todos los posibles riesgos de seguridad existentes en una aplicación, especialmente aquellos que requieren un análisis puramente estático o que dependen de configuraciones externas, bibliotecas de terceros desactualizadas o políticas de infraestructura complejas.

Entre los tipos de fallos que Shannon Lite no aborda se encuentran, por ejemplo, vulnerabilidades en dependencias de terceros detectadas únicamente mediante análisis SCA, configuraciones inseguras de servidores, problemas en la cadena de suministro o ciertos patrones de inseguridad que no se prestan bien a una explotación automatizada directa.

Para cubrir mejor esos escenarios, la edición Pro se apoya en su motor de análisis de flujo de datos a gran escala, capaz de construir una visión más completa de cómo circula la información sensible por toda la base de código y detectar relaciones más sutiles que un modelo con ventana de contexto limitada no podría abarcar en una sola pasada.

En cualquier caso, los responsables recuerdan que, aunque la herramienta se esfuerza en eliminar falsos positivos, la revisión humana de los hallazgos sigue siendo imprescindible. Los modelos de lenguaje pueden generar explicaciones exageradas o poco precisas en algunos casos, por lo que un experto debe validar cada vulnerabilidad antes de tomar decisiones críticas de negocio o seguridad.

Coste, tiempos de ejecución y gestión de resultados

El uso de Shannon con modelos avanzados como Claude 4.5 Sonnet tiene un coste asociado directamente ligado al consumo de tokens durante el análisis. Según las estimaciones de los desarrolladores, una ejecución completa puede situarse en torno a los 50 dólares, aunque esta cifra varía en función del tamaño y complejidad de la aplicación objetivo, así como del modelo concreto empleado.

En cuanto a tiempos, una ejecución estándar de Shannon Lite suele rondar entre 1 y 1,5 horas para completar todas las fases, desde el reconocimiento hasta la generación del informe. Este tiempo se ve reducido gracias al uso de procesamiento en paralelo, ya que los distintos agentes encargados de buscar y explotar vulnerabilidades trabajan de forma simultánea en diferentes vectores.

Todos los resultados se almacenan por defecto en la ruta ./audit-logs/{hostname}_{sessionId}/, donde se encuentran tanto los registros detallados del proceso como los informes finales. Es posible personalizar la ubicación de salida con el parámetro –output, lo que resulta útil para integrarse con sistemas de almacenamiento centralizado o herramientas de gestión de informes.

La estructura de salida incluye documentación técnica, evidencias de explotación (como payloads, respuestas de servidor o datos extraídos) y los ficheros necesarios para reproducir las pruebas. En algunos sistemas, especialmente en Windows, estos ficheros pueden ser considerados malware por el antivirus debido al contenido de exploit que incluyen, algo que los autores califican como falsos positivos esperables en este tipo de herramientas.

A nivel de licencias, Shannon Lite se distribuye bajo GNU Affero General Public License v3.0 (AGPL-3.0). Esto permite usar el software sin coste para pruebas internas, modificarlo en privado y adaptarlo a las necesidades de cada organización. Las obligaciones de publicación de cambios se activan fundamentalmente cuando se ofrece Shannon como servicio a terceros (por ejemplo, en modalidad SaaS), en cuyo caso las modificaciones del núcleo deben hacerse públicas.

Integración con OpenCode y flujos de desarrollo basados en agentes

Uno de los escenarios donde Shannon encaja especialmente bien es en entornos de desarrollo impulsados por agentes de IA, como OpenCode para desarrollo autónomo. En estos contextos, los agentes pueden generar grandes cantidades de código a gran velocidad, lo que incrementa el riesgo de introducir vulnerabilidades sin que el equipo humano llegue a revisarlo todo con detalle.

Para abordar este problema ha surgido el plugin opencode-shannon-plugin, mantenido en GitHub por la cuenta vichhka-git. Este complemento permite invocar a Shannon directamente desde el ecosistema de OpenCode, integrándolo en los workflows para que audite pull requests y código local antes de fusionarlo o desplegarlo.

El concepto que proponen sus creadores es el de un entorno de «vibe coding» donde la seguridad no sea un añadido posterior, sino parte inherente del ciclo. Shannon se convierte así en un «agente de Red Team» que trabaja codo con codo con los agentes de desarrollo, revisando de manera autónoma lo que estos van produciendo y levantando la mano solo cuando encuentra exploits reales.

La instalación del plugin suele seguir un patrón sencillo: se clona o copia en el directorio .opencode/plugin/, se reinicia OpenCode y se configuran las variables de entorno necesarias para que el núcleo de Shannon pueda ejecutarse (credenciales del proveedor de IA, rutas, etc.). A partir de ahí, el pentest automatizado pasa a ser un paso más en la cadena de herramientas del proyecto.

De esta forma, los equipos pueden acercarse a la idea de un «full-stack» de agentes donde unos construyen y otros atacan, reduciendo drásticamente la posibilidad de que vulnerabilidades graves generadas por IA lleguen a producción sin haber sido puestas a prueba por otra IA con mentalidad ofensiva.

Uso responsable, ética y papel del pentester humano

Los creadores de Shannon insisten en que se trata de una herramienta de hacking ético orientada a la mejora de la seguridad, no a usos maliciosos. La propia naturaleza del software, que ejecuta exploits reales y puede modificar datos o comprometer sistemas, hace imprescindible contar siempre con autorización explícita antes de lanzar cualquier prueba sobre un entorno; además, es fundamental saber qué pasos seguir y qué mirar tras un incidente de ciberseguridad en caso de que algo salga mal.

Este no es un escáner pasivo que se limite a observar tráfico o a enumerar puertos. Sus agentes de explotación están diseñados para lanzar ataques que pueden alterar bases de datos, crear cuentas, extraer credenciales o manipular información sensible. Por ello, los autores recuerdan que el usuario asume toda la responsabilidad legal y técnica por el uso que haga de la herramienta.

A pesar del alto nivel de automatización, Shannon no pretende sustituir por completo a los pentesters humanos. De hecho, la combinación de experiencia profesional y capacidad de automatización de la IA es lo que ofrece mejores resultados. Un experto puede interpretar el contexto del negocio, priorizar riesgos, identificar vectores no obvios y diseñar pruebas manuales avanzadas a partir de los hallazgos que la IA ya ha validado.

El uso continuado de Shannon permite, además, que los pentesters se centren en tareas más creativas y de mayor valor añadido, dejando en manos de la herramienta la parte más repetitiva y pesada del proceso: reintentos de exploit, elaboración de calendarios de pruebas, gestión de estados de agentes o ejecución de baterías de payloads estándar.

En última instancia, Shannon se perfila como un compañero de trabajo ideal para equipos de seguridad y desarrollo que quieren mantener un nivel alto de seguridad en un entorno donde el ritmo de despliegues no deja de acelerarse, integrando el pentesting como un servicio casi continuo en lugar de un evento aislado cada cierto tiempo.

Con todo lo anterior sobre la mesa, Shannon AI se posiciona como una solución especialmente interesante para organizaciones que ya trabajan con agentes de desarrollo basados en IA o despliegues frecuentes, ya que permite contar con un «hacker autónomo» que combina análisis de código, exploración dinámica del entorno, explotación real y generación de informes profesionales, reduciendo falsos positivos y acercando el pentesting continuo a la realidad diaria de los equipos.