Shannon AI：利用真實漏洞的自主滲透測試工具

Shannon AI 已成為人工智慧驅動的自動化滲透測試領域最受關注的工具之一。它不僅僅是另一個漏洞掃描器；它是一個能夠像攻擊者一樣思考的人工智慧，可以搜尋入口向量，最重要的是，它能夠執行真實的攻擊來證明漏洞是可利用的，同時遵循最佳安全實踐。

與許多僅產生警報的傳統解決方案不同，Shannon 扮演著「自主道德駭客」的角色，專注於在真正的攻擊者之前破解您的應用程式。它的理念很明確：與其讓惡意人員利用漏洞，不如由您自身的防禦系統來偵測和利用這些漏洞。而這一切都是透過與現代技術、自動化瀏覽器、瀏覽器安全措施、高級人工智慧模型和傳統安全工具的整合來實現的。

香農人工智慧是什麼？為什麼它引起瞭如此大的關注？

本質上，Shannon 是一款由人工智慧驅動的滲透測試工具，旨在以攻擊性的方式測試 Web 應用程式和 API。它的主要任務是定位關鍵漏洞，並向您展示如何在實踐中利用這些漏洞，而不會陷入理論或簡單的風險警告。

當您的開發團隊和 AI 代理專注於創建新功能時，Shannon 會像持續的紅隊一樣，不斷嘗試破壞所有部署的功能。它與使用 Claude Code、Cursor、OpenCode 或其他自主開發工具的環境完美互補，因為它可以在程式碼投入生產環境之前對其進行審核。

這款工具由專注於攻擊性網路安全的組織KeygraphHQ所創建並維護。與其他專案不同，Shannon 不僅僅識別可疑模式，它還會產生並執行有效的漏洞程序，以驗證漏洞是否真的允許成功攻擊。

它與傳統解決方案的一個關鍵區別在於，它可以作為按需「白盒」滲透測試工具運行：它可以分析原始程式碼和正在運行的應用程序，從而獲得非常豐富的上下文，以便繪製出真實有效的攻擊路線。

從傳統掃描器到自主人工智慧驅動的滲透測試

多年來，安全專家一直依賴Nmap、Metasploit、Nessus、Burp Suite、Wireshark 和 Aircrack-ng等工具來實現部分審計工作的自動化。這些解決方案仍然至關重要，但它們有一個明顯的限制：它們依賴人工幹預來設計複雜的攻擊策略並關聯分析結果；因此，保持良好的網路安全習慣和完善的流程仍然至關重要。

Shannon 將這些實用工具的優勢與人工智慧驅動的自主推理引擎相結合，實現了顯著的飛躍。它不再僅僅運行預先定義的模組，而是能夠分析原始程式碼、觀察應用程式的實際行為，並產生針對特定審計環境量身定制的攻擊。

與 Metasploit 等依賴靜態漏洞資料庫的工具相比，這種方法具有顯著差異。而 Shannon 則可以即時設計新的漏洞鏈，並在偵察和利用目標的過程中不斷做出決策。

另一個關鍵區別在於它更注重實際結果：它遵循一種「不進行功能性利用，則不判定為漏洞」的策略。換句話說，如果人工智慧無法證明某個缺陷在現實世界中的影響，就不會將其納入報告，從而大幅減少經常令安全團隊不堪重負的誤報。

這一切都得益於Anthropic 的 Claude Agent SDK的支持，該 SDK 構建了一個多智能體架構，能夠協調靜態分析、應用程式動態探索和攻擊執行等階段並行進行，從而提高速度和深度。

應用案例：彌合持續部署與年度滲透測試之間的差距

隨著 Claude Code、Cursor 和 OpenCode 等開發環境的興起，許多團隊幾乎持續不斷地部署程式碼，而傳統的滲透測試卻每年只進行一到兩次。這造成了巨大的安全漏洞：數百次變更未經徹底審查就部署到生產環境。

Shannon 的創建正是為了填補這一空白，它就像一個定期運行的安全審計工具，您可以根據需要，在每個新版本發布後運行它。您無需等待下一份年度報告，而是可以在後端、前端或 API 每次發生重大變更後，立即啟用 AI 進行審計。

創建者的目標是讓“Shannon 在其他人之前攻破你的 Web 應用程式”，自主搜尋程式碼中的攻擊向量，使用嵌入式瀏覽器即時驗證它們，並為每個已確認的漏洞提供完全可重現的概念證明。

在實踐中，這轉化為更安全的開發週期：當開發代理程式產生新功能時，Shannon 充當其攻擊性對應物，測試身份驗證、業務流程和外部暴露的入口點。

這種理念甚至催生了一些特定的整合方案，例如opencode-shannon-plugin 插件，它允許 Shannon 直接在 OpenCode 等獨立開發環境中運作。這樣一來，安全性不再是一個孤立的環節，而是融入代理商的整個工作流程。

香農試驗的內部結構與階段

Shannon旨在模擬經驗豐富的滲透測試人員的方法，但其自動化程度更高，採用了人工智慧的多智能體技術。它的運作分為四個主要階段，涵蓋從初始偵察到撰寫最終報告的所有環節。

在第一階段，工具會對攻擊面進行全面映射。它分析可用的原始程式碼，利用 Nmap 和 Subfinder 等工具發現連接埠、服務和子域名，並透過自動化瀏覽器即時探索應用程式。最終產生一份詳細的端點、API、身份驗證機制、登入流程（包括 SSO 和 2FA）以及關鍵業務路徑的視圖。

接下來，利用所有這些信息，部署一組符合 OWASP 分類標準的專用代理。這些代理程式並行工作，搜尋潛在的注入漏洞、XSS、SSRF 或身份驗證和授權問題。對於複雜的漏洞，Shannon 能夠追蹤從使用者輸入到程式碼中易受攻擊點（接收器）的資料流，並建立關於每條路徑可能如何被利用的假設。

第三階段完全著重於實際利用。攻擊者會接收這些假設的攻擊路徑，並嘗試使用腳本、命令列呼叫和瀏覽器操作將其轉換為實際攻擊。只有那些能夠成功利用並造成顯著影響的漏洞才能通過篩選，並保留在報告中。

最後，報告代理程式會匯總所有偵察資訊、利用結果和獲取的證據（例如 HTTP 回應、洩漏的資料或權限變更），並將其轉化為專業的滲透測試報告，該報告僅關注可利用的漏洞。每個漏洞都包含描述、影響、重現步驟以及可直接複製貼上的漏洞程式碼。

基準測試和參考易受攻擊應用程式的結果

為了驗證其有效性，Shannon 的開發者們用幾個故意設定了漏洞的行業領先應用程式對其進行了測試。其中最知名的應用程式之一是OWASP Juice Shop，這是一個專門用於測試安全工具的網站。

在這種環境下，Shannon 在一次自動化運行中就發現了20 多個高影響漏洞，其中包括像完全繞過身份驗證、透過注入攻擊完全提取用戶資料庫以及利用保護不力的註冊流程將權限提升到管理員帳戶這樣嚴重的案例。

它還檢測到了 IDOR（不安全直接物件參考）類型的系統授權缺陷，該缺陷允許存取和修改其他用戶的數據，以及 SSRF 漏洞，該漏洞使得從受感染的伺服器本身執行內部網路偵察成為可能。

在另一個基準測試中，Shannon 針對 Checkmarx 維護的一個存在漏洞的 API（該 API 符合 OWASP API 安全 Top 10 的要求）識別出了大約 15 個嚴重和高風險漏洞。這些漏洞包括利用隱藏的偵錯端點進行根級注入攻擊、利用舊版 v1 API 繞過身份驗證，以及在設定檔更新期間利用批次分配漏洞將權限提升至管理員層級。

這些練習還包含一個有趣的驗證：人工智慧正確地確認了某些反 XSS 防禦措施的有效性，避免了誤報。在對一個符合 OWASP 標準的現代易受攻擊 API 進行的測試中也出現了同樣的情況。 Shannon 利用針對 JWT 的高級攻擊（alg:none、演算法混淆、使用弱密鑰操縱 KIDD）和從 PostgreSQL 資料庫中竊取憑證，以及利用 SSRF 將內部身份驗證令牌轉發到外部服務，成功地完全控制了該應用程式。

選購版本：Shannon Lite 和 Shannon Pro

Shannon 目前提供兩個版本，分別針對不同類型的使用者和安全需求。一個是Shannon Lite，以 AGPL-3.0 授權開源發布；另一個是 Shannon Pro，一個面向有更高要求的企業用戶的商業版本。

Lite 版本包含獨立滲透測試框架的核心功能，可讓安全團隊、獨立研究人員和系統管理員無需支付許可費用即可對其應用程式進行審計。它非常適合內部測試、培訓以及對關鍵服務進行定期驗證。

Shannon Pro 在 Lite 的基礎上，增加了一個基於 LLM 的高階資料流分析引擎，其靈感來自 LLMDFA 等論文的研究成果。該組件面向企業環境，旨在提供對大型單體或分散式應用程式更深入的分析和全面的理解。

此外，Pro 版本旨在無縫整合到CI/CD 管道和企業開發工作流程中，提供額外的功能、專門的支援和增強的深度程式碼分析功能，從而克服標準語言模型的上下文限制。

在這兩種情況下，負責人都堅持認為 Shannon Pro 和 Lite 可以補充人類滲透測試人員的經驗，因為 AI 提供了一個非常可靠的可利用發現的基礎，專家可以在此基礎上進行更深入的研究，並將每個組織中的風險置於具體的背景中。

需求、部署和實際操作

要執行 Shannon，您需要先安裝 Docker 環境作為基礎，因為整個測試基礎架構都是基於容器建置的。這些容器負責運行各種代理、自動化瀏覽器、輔助偵察工具和內部編排系統。

對於人工智慧而言，來自模型提供者的有效憑證至關重要。推薦開發者使用 Anthropic API 金鑰，透過其控制台操作 Claude 模型。或者，您可以使用 Claude Code OAuth 令牌，或（目前尚處於實驗階段，尚未正式支援）使用「路由器」模式路由請求，該模式允許透過 OpenRouter 使用 OpenAI 或 Google Gemini 模型。

基本工作流程包括啟動掃描命令，指定目標和其他參數（例如要分析的程式碼庫或身份驗證配置）。之後，Shannon 會建置並啟動必要的容器，啟動工作流程，並傳回會話標識符。整個滲透測試在背景運行，無需持續監控。

該系統採用持久工作區機制，允許中斷或失敗的執行在不重複已完成工作的情況下恢復。每次執行都會在審計日誌資料夾中產生目錄，目錄名稱會根據執行目標和會話識別碼自動產生。使用者可以透過環境變數為工作區指定自訂名稱，從而更輕鬆地查看結果或復原進程。

當恢復現有工作區時，Shannon 會檢查哪些代理程式已成功運行，並僅從乾淨狀態恢復剩餘部分。為確保一致性，每個代理程式的進度都會透過工作區內的 Git 提交進行記錄，從而保證任何重試都從經過驗證的基礎狀態開始。

支援不同的系統、儲存庫和配置

在組織目標時，Shannon 希望待分析的程式碼倉庫位於專案根目錄下的 ./repos/ 目錄中。 REPO 參數指的是該目錄下的資料夾名稱，因此只需將待審核的程式碼複製或複製到該路徑即可處理。

此分析考慮了兩種場景：一種是所有程式碼集中儲存在單一程式碼庫中的場景，另一種是具有多個程式碼庫（前端和後端分離）的應用場景。在這些情況下，可以配置分析，使人工智慧能夠全域了解分散式系統，並關聯服務之間的資料流。

在作業系統相容性方面，Shannon 非常靈活。在 Windows 系統上，它既可以原生運行於搭載 Docker Desktop 的 Git Bash 環境，也可以透過WSL 2 運作（建議使用 WSL 2） 。如果使用行動裝置執行審計，建議對筆記型電腦進行安全加固。

要存取 Temporal 的 Web 介面（它使用的編排系統），您需要使用 `ip addr` 命令取得 WSL IP 位址，然後透過 Windows 瀏覽器使用 8233 連接埠連接到產生的 URL。 Windows Defender 可能會將某些包含漏洞利用程式碼的結果檔案標記為惡意檔案；作者指出，這些是與漏洞利用測試相關的誤報，並建議可以為 Shannon 目錄新增排除項。

在 Linux 系統上使用原生 Docker 時，根據 Docker 套接字權限的不同，您可能需要在某些命令前加上 `sudo` 參數；而在 macOS 系統上，只要 Docker Desktop 安裝並設定正確，通常可以直接執行。無論哪種情況，都建議您檢查輸出檔案的權限，以避免讀寫問題。

本地測試、進階配置和其他模型的使用

在測試本機執行的應用程式時，需要注意的是，Docker 容器無法直接存取主機上的 localhost。必須使用特殊的 hostname host.docker.internal，該主機名稱會將流量從容器重定向到主機，確保可以針對開發環境成功執行掃描和攻擊。

雖然無需專用設定檔即可啟動 Shannon，但強烈建議建立一個設定文件，以便進行身份驗證測試和更自訂的分析。這些設定檔位於 `./configs/` 資料夾中，該資料夾會自動掛載到容器中，以便 AI 代理程式可以存取它們。

使用範例文件，您可以調整憑證、登入路徑、令牌、要優先存取的特定 URL 或排除項等參數。如果應用程式使用基於 TOTP 的雙重認證，只需將對應的金鑰新增至設定中，AI 即可在測試期間自動產生一次性程式碼，從而像合法使用者一樣完成整個身分驗證流程。

在實驗模式下，Shannon 可以透過名為 claude-code-router 的元件來路由其 AI 請求，從而能夠透過 OpenRouter 與GPT-5.2、gpt-5-mini 或 Gemini 3 系列等替代模型協同工作。為此，您必須在 .env 檔案中包含每個提供者的金鑰，並將 ROUTER 變數設為 true 來運行該工具，以便將流量重定向到這些模型。

開發者強調，此模式未獲得官方支持，且結果的品質和穩定性很大程度上取決於所選模型。某些模型可能難以完成識別等早期階段，或者如果路由配置不當，則可能產生不一致的結果。因此，最佳且經過最多測試的配置仍然是透過 Anthropic SDK 使用 Claude 模型。

涵蓋的漏洞類型和當前局限性

Shannon Lite 版本則專注於 OWASP 標準中認定為關鍵漏洞的一系列問題。具體而言，它針對身份驗證和授權缺陷、注入漏洞、跨站腳本攻擊 (XSS) 以及伺服器端請求偽造 (SSRF)。其理念是優先處理那些影響最大且易於利用的問題類型。

這種「利用漏洞進行測試」的方法意味著只有人工智慧成功利用的漏洞才會被報告。因此，並非應用程式中所有潛在的安全風險都會被涵蓋，特別是那些需要純靜態分析或依賴外部配置、過時的第三方程式庫或複雜基礎設施策略的風險。

Shannon Lite 無法解決的缺陷類型包括：僅透過 SCA 分析偵測到的第三方依賴漏洞、不安全的伺服器配置、供應鏈問題，或某些不適合直接自動化利用的不安全模式。

為了更好地涵蓋這些場景，Pro 版本依靠其大規模資料流分析引擎，能夠建立更完整的敏感資訊在整個程式碼庫中流通情況的視圖，並檢測到上下文視窗有限的模型在一次掃描中無法涵蓋的更微妙的關係。

總之，負責人強調，儘管該工具力求消除誤報，但人工審核結果仍至關重要。語言模型在某些情況下可能會產生誇大或不準確的解釋，因此，在做出關鍵的業務或安全決策之前，必須由專家驗證每個漏洞。

成本、執行時間和結果管理

使用香農分佈以及 Claude 4.5 Sonnet 等高級模型會產生一定的成本，該成本與分析過程中消耗的代幣數量直接相關。據開發者估計，一次​​完整運行的成本約為 50 美元，但具體費用會根據目標應用程式的規模和複雜程度以及所使用的模型而有所不同。

就耗時而言，標準的 Shannon Lite 運作通常需要1 到 1,5 小時才能完成所有階段，包括偵察和報告產生。由於採用了平行處理，負責尋找和利用漏洞的各個代理程式可以同時處理不同的攻擊向量，因此耗時得以縮短。

預設情況下，所有結果都儲存在路徑 ./audit-logs/{hostname}_{sessionId}/ 中，詳細的流程日誌和最終報告都位於該路徑下。可以使用 `--output` 參數自訂輸出位置，這對於與集中式儲存系統或報表管理工具整合非常有用。

輸出結構包括技術文件、漏洞利用證據（例如有效載荷、伺服器回應或提取的資料）以及重現測試所需的文件。在某些系統（尤其是 Windows 系統）上，由於這些檔案包含漏洞利用內容，它們可能會被防毒軟體標記為惡意軟體，作者稱這是此類工具常見的誤報。

在授權方面，Shannon Lite 採用GNU Affero 通用公共授權 v3.0 (AGPL-3.0)發布。這意味著該軟體可免費用於內部測試、私有修改以及根據各組織的需求進行調整。變更發布義務主要在 Shannon 作為服務提供給第三方時（例如，採用 SaaS 模式）觸發，在這種情況下，核心修改必須公開。

與 OpenCode 和基於代理的開發工作流程的集成

Shannon演算法尤其適用於人工智慧驅動的開發環境，例如用於自主開發的OpenCode。在這些環境中，智能體可以高速產生大量程式碼，從而增加引入漏洞的風險，而人工團隊可能沒有足夠的時間對所有程式碼進行徹底審查。

為了解決這個問題，由 vichhka-git 帳戶在 GitHub 上維護的 opencode-shannon-plugin 外掛程式應運而生。該插件允許直接從 OpenCode 生態系統呼叫 Shannon，並將其整合到工作流程中，以便在合併或部署之前審核拉取請求和本地程式碼。

該理念由其創建者提出，旨在建立一種「氛圍編碼」環境，在這種環境中，安全性並非事後考慮，而是編碼循環中固有的組成部分。因此，Shannon 成為了一名“紅隊特工”，與開發人員緊密合作，自主審查他們的輸出，並且僅在發現真正的漏洞時才進行幹預。

插件的安裝通常遵循一個簡單的模式：將其複製或複製到 .opencode/plugin/ 目錄，重新啟動 OpenCode，並配置必要的環境變量，以便 Shannon 核心能夠運作（例如 AI 提供者憑證、路徑等）。之後，自動化滲透測試就成為專案工具鏈中的另一個步驟。

這樣一來，團隊就可以採用「全端」代理的概念，其中一些代理負責構建，另一些代理負責攻擊，從而大大降低嚴重的 AI 生成的漏洞未經其他具有攻擊意識的 AI 測試就進入生產環境的可能性。

負責任的使用、倫理道德以及滲透測試人員的角色

Shannon 的開發者堅稱它是一款旨在提升安全性的道德駭客工具，而非惡意用途。然而，該軟體本身的性質決定了它能夠執行真實的漏洞利用，並可能修改資料或破壞系統，因此在對任何環境進行測試之前，請務必獲得明確的授權。此外，了解網路安全事件後應採取哪些步驟以及應檢查哪些方面也至關重要。

這並非一款被動式掃描器，它不會僅僅監視流量或枚舉連接埠。其攻擊代理旨在發動攻擊，這些攻擊可以篡改資料庫、建立帳戶、竊取憑證或操縱敏感資訊。因此，作者提醒用戶，他們需自行承擔使用此工具的全部法律和技術責任。

儘管自動化程度很高，但Shannon並不打算完全取代人工滲透測試人員。事實上，專業經驗與人工智慧自動化能力的結合才是最佳效果的關鍵。專家可以解讀業務背景，確定風險優先級，識別不易察覺的攻擊途徑，並根據人工智慧已驗證的發現設計更高級的手動測試。

香農的持續使用也使得滲透測試人員能夠專注於更具創造性和更高附加價值的任務，將過程中最重複和乏味的部分留給工具：漏洞利用重試、測試計劃的製定、代理狀態的管理或標準有效載荷電池的執行。

最終，Shannon 將成為安全和開發團隊的理想合作夥伴，幫助他們在部署速度不斷加快的環境中保持高水準的安全，並將滲透測試集成為近乎持續的服務，而不是偶爾發生的孤立事件。

考慮到以上所有因素，Shannon AI 將自身定位為對已經使用基於 AI 的開發代理或頻繁部署的組織而言特別有趣的解決方案，因為它允許「自主駭客」結合程式碼分析、動態環境探索、現實世界漏洞利用和專業報告生成，從而減少誤報，並使持續滲透測試更貼近團隊的日常實際情況。