Shannon AI：利用真實漏洞的自主滲透測試工具

Shannon AI 已成為全球最受關注的工具之一。 利用人工智慧進行自動化滲透測試這不僅僅是一個簡單的漏洞掃描器，而是一個能夠像攻擊者一樣思考的人工智慧，它可以搜尋入口向量，更重要的是，它還能執行真實的攻擊來證明漏洞是可以被利用的。 良好的安全實踐.

與許多僅產生警報的傳統解決方案不同，Shannon 的行為類似於… 專注於破解您應用程式的“自由職業道德駭客” 在任何真正的攻擊者之前。他們的理念很明確：與其讓惡意者有機可乘，不如讓自身的防禦系統來偵測和利用漏洞。而這一切都是透過與現代技術、自動化瀏覽器等整合來實現的。 瀏覽器安全措施先進的人工智慧模型和傳統安全工具。

香農人工智慧是什麼？為什麼它引起瞭如此大的關注？

從本質上講，香農是一個 人工智慧驅動的滲透測試儀 旨在以攻擊性方式測試 Web 應用程式和 API。其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，而不會陷入理論探討或簡單的風險警告。

當您的開發團隊和人工智慧代理忙於創建新功能時， 香農一直擔任紅隊成員。 它會嘗試破壞所有已部署的內容。對於使用 Claude Code、Cursor、OpenCode 或其他自主開發工具的環境來說，它是完美的補充，因為它可以在程式碼部署到生產環境之前對其進行審核。

該工具由…創建和維護 KeygraphHQ專注於攻擊性網路安全的組織 Shannon 與其他專案有所不同。 Shannon 不僅識別可疑模式，它還產生並執行有效的漏洞程序，以驗證該漏洞是否真的能夠導致攻擊成功。

它與傳統解決方案的一個關鍵區別在於，它的功能是… 按需「白盒」滲透測試它可以分析原始程式碼和正在運行的應用程序，為您提供非常豐富的上下文信息，以便規劃出切實有效的攻擊路線。

從傳統掃描器到自主人工智慧驅動的滲透測試

多年來，安全專業人員一直依賴以下工具： Nmap、Metasploit、Nessus、Burp Suite、Wireshark 或 Aircrack-ng 為了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和關聯調查結果；這就是為什麼 數字衛生 明確的流程仍然至關重要。

Shannon 將這些實用程式的優點與…結合，實現了重大飛躍。 基於人工智慧的自主推理引擎它不僅能夠運行預先定義的模組，還能分析原始程式碼，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自訂攻擊。

這種方法與 Metasploit 等工具相比有一個顯著的區別，後者依賴… 靜態漏洞利用資料庫另一方面，香農能夠即時制定新的利用鏈，並在偵察和利用目標的過程中做出決策。

另一個顯著特點是它注重實際結果：它的運作方式是遵循一種…的政策。 “如果沒有可用的漏洞程序，就不存在漏洞。”換句話說，如果人工智慧未能證明故障的真正影響，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。

所有這些都得到了以下使用的支持： Anthropic 的 Claude Agent SDK在此基礎上建構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，而他們的 傳統滲透測試每年只進行一到兩次。這會造成巨大的安全漏洞：數百項變更未經同樣深入的審查就被部署到生產環境。

香農的創建正是為了填補這一空白，它發揮著…的作用 您可以按需啟動的定期安全性稽核器 每次發布新版本時，您都可以應用人工智慧技術，而無需等待下一份年度報告。每次後端、前端或 API 發生重大變更後，您都可以立即套用人工智慧技術。

創建者的目標是讓“Shannon 在其他人之前攻破你的 Web 應用程式”，它能夠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這些向量，並提供… 完全可複現的概念驗證 針對每一起已確認的故障。

在實踐中，這意味著更安全的開發週期：當開發代理程式產生新功能時， 香農扮演他的進攻型對手。測試身份驗證、業務流程和外部暴露的入口點。

這種理念甚至促成了具體的整合，例如： 插件 opencode-shannon-plugin這使得 Shannon 可以直接在 OpenCode 等自主開發環境中運作。如此一來，安全性不再是一個孤立的階段，而是嵌入到代理的工作流程本身。

香農試驗的內部結構與階段

Shannon 的設計旨在模仿經驗豐富的滲透測試人員的方法，但將其推向了極致。 基於人工智慧的多智能體自動化其運作分為四個主要階段，涵蓋從初步評估到最終報告起草的所有內容。

在第一階段，該工具執行以下操作： 攻擊面的全面測繪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，部署一組按OWASP分類的專用代理。這些代理並行工作，搜尋潛在的漏洞。 注入、XSS、SSRF 或身份驗證和授權問題對於複雜的漏洞，Shannon 能夠追蹤資料從使用者輸入到程式碼中的危險點（接收器）的流動，並建立關於如何利用每條路徑的假設。

第三階段完全著重於實際利用。利用者接收這些假設路線，並試圖將其轉化為實際路線。 利用腳本、命令列呼叫和瀏覽器操作進行的真實攻擊只有那些能夠被利用並造成明顯影響的漏洞才能通過篩選，並保留在報告中。

最後，報告代理人收集所有偵察資訊、利用結果和獲得的證據（例如 HTTP 回應、外洩的資料或權限變更），並將其轉化為一份報告。 專業滲透測試報告僅關注可利用漏洞的發現。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計成存在漏洞的行業標準應用程式對其進行了測試。其中最著名的應用程式之一是… OWASP果汁店一個專門用於測試安全工具的網站。

在這種環境下，香農能夠找到 超過 20 個高影響漏洞 在一次自動化執行中，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 旨在應對 OWASP API 安全 Top 10 挑戰）進行了測試，並發現了一些問題。 約 15 個嚴重和高風險漏洞這些攻擊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，以及利用設定檔更新期間批量分配的弱點將權限提升到管理員層級。

這些練習還包括一項有趣的驗證：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 成功地利用該 API 完全攻破了應用程式。 針對 JWT 的高階攻擊 （alg:none，演算法混亂，使用弱密鑰操縱兒童）以及從 PostgreSQL 資料庫中竊取憑證，此外還利用 SSRF 將內部身份驗證令牌轉發到外部服務。

選購版本：Shannon Lite 和 Shannon Pro

Shannon 目前以兩個不同的版本分發，分別針對不同類型的使用者和安全需求。一方面，我們有 Shannon Lite 是一款根據 AGPL-3.0 授權協議發布的開源軟體。另一方面，Shannon Pro 是一個商業版本，面向有更高要求的公司。

精簡版包含 自主滲透測試框架的核心這使得安全團隊、獨立研究人員和系統管理員無需支付許可費用即可審核自己的應用程式。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 的基礎上進行了擴展，並增加了… 基於LLM的高階資料流分析引擎受 LLMDFA 論文等研究的啟發，該組件面向企業環境，在這些環境中，需要對大型、單體或分散式應用程式進行更深入的覆蓋和全面的了解。

此外，專業版旨在與…無縫集成 CI/CD 管線與企業開發流程提供額外的功能、專門的支援和增強的深度程式碼分析功能，克服了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

要讓 Shannon 正常運行，你需要一個基礎… 已安裝 Docker 的環境由於整個測試基礎設施都是使用容器建造的，因此這些容器負責運行各種代理程式、自動化瀏覽器、輔助偵察工具和內部編排系統。

就人工智慧而言，擁有以下條件至關重要： 來自模型提供者的有效憑證推薦開發者使用 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（實驗性且未經官方支援）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設定）。然後， Shannon 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。

該系統採用了一種機制 持久工作區 這樣，您就可以恢復中斷或失敗的執行，而無需重複已完成的工作。每次執行都會在審計日誌資料夾中建立目錄，目錄名稱會根據目標和會話識別碼自動產生。您可以使用環境變數為工作區指派自訂名稱，以便日後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運作成功，並僅從乾淨狀態恢復剩餘部分。為了確保一致性，每個代理的進度都會被記錄下來。 Git 提交發生在工作區內部確保任何重試都從經過驗證的基礎開始。

支援不同的系統、儲存庫和配置

在設定目標時，Shannon 預計待分析的儲存庫將位於該目錄中。 專案根目錄下的 ./repos/ 目錄REPO 參數指的是該位置內的資料夾名稱，因此只需將我們要審核的程式碼複製或複製到該路徑即可處理。

目前正在考慮單體倉庫方案，其中所有代碼都集中存儲，以及 具有多個代碼倉庫（獨立的前端和後端）的應用程式在這些情況下，可以配置分析，使人工智慧能夠全域了解分散式系統，並關聯服務之間的流量。

在作業系統相容性方面，Shannon 非常靈活。在 Windows 系統上，它可以原生運行，使用 Git Bash 和 Docker Desktop，或透過其他方式運行。 建議選項為 WSL 2建議應用 筆記型電腦加固 當使用行動裝置進行審計時。

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搜尋結果檔案標記為惡意檔案；作者警告說，這些檔案可能有安全隱患。 與漏洞利用測試相關的假陽性 並表示可以在香農目錄中加入排除項。

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

在測試本地運行的應用程式時，請務必記住 Docker 容器無法直接存取。 主機本機主機相反，應該使用特殊的主機名稱 host.docker.internal，它會將流量從容器重定向到主機，以便可以對開發環境正確執行掃描和攻擊。

雖然可以不用專門的設定檔啟動 Shannon，但強烈建議建立一個設定檔來啟用它。 經過認證的測試和更個人化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內，以便 AI 代理程式可以存取它們。

從範例文件開始，您可以調整憑證、登入路徑、令牌、要優先處理的特定 URL 或排除項等參數。如果應用程式使用基於 TOTP 的雙重認證，只需將相應的金鑰新增至 AI 產生的配置中即可。 測試期間自動產生一次性程式碼這樣就完成了整個身分驗證流程，就像合法使用者一樣。

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，從而實現與…的交互。 其他替代模型，例如 GPT-5.2、gpt-5-mini 或 Gemini 3 系列 使用 OpenRouter。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。如果路由配置不當，某些模型可能難以完成早期階段（例如識別），或產生不穩定的結果。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 版本專注於 OWASP 標準中被認為至關重要的一系列漏洞。具體來說，它針對… 身份驗證和授權失敗、注入漏洞、跨站腳本攻擊 (XSS) 和伺服器端請求偽造 (SSRF)其理念是優先處理那些影響更大且明顯可利用的問題類型。

這種「利用漏洞進行測試」的方法意味著： 只有人工智慧能夠有效利用的漏洞才會被通報。因此，並非所有應用程式中可能存在的安全風險都會被涵蓋，特別是那些需要純粹靜態分析或依賴外部配置、過時的第三方程式庫或複雜的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相依性漏洞、不安全的伺服器配置以及其他問題。 供應鏈 或某些不安全模式，這些模式不適合直接進行自動化利用。

為了更好地應對這些情況，專業版依靠其 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，並檢測到比具有有限上下文視窗的模型在一次掃描中無法涵蓋的更微妙的關係。

總之，負責人指出，儘管該工具力求消除誤報，但 對研究結果進行人工審核仍然至關重要。語言模型在某些情況下可能會產生誇大或不準確的解釋，因此專家在做出關鍵的業務或安全決策之前應該驗證每個漏洞。

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代幣的消耗直接相關。據開發者估計， 一次完整的處決大約需要50美元。然而，這個數字會根據目標應用程式的規模和複雜性以及所使用的具體模型而有所不同。

就時間而言，標準的香農輕型跑通常需要大約 完成所有階段需要1到1,5小時從識別到產生報告，由於並行處理的應用，此過程所需時間得以縮短，因為負責尋找和利用漏洞的不同代理同時在不同的向量上工作。

預設情況下，所有結果都儲存在路徑 ./audit-logs/{hostname}_{sessionId}/ 中，其中 詳細的流程記錄，例如最終報告可以使用 –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。

在許可方面，Shannon Lite 的分發依據是： GNU Affero 通用公共授權 v3.0 (AGPL-3.0)這使得軟體可以免費用於內部測試，進行私密修改，並根據每個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演算法特別適用於人工智慧驅動的基於代理的開發環境，例如： 用於自主開發的 OpenCode在這種情況下，代理可以高速產生大量程式碼，這增加了引入漏洞的風險，而人類團隊卻無法詳細審查所有內容。

為了解決這個問題，出現了 opencode-shannon-plugin 插件，該插件由 vichhka-git 帳戶在 GitHub 上維護。該插件允許 直接從 OpenCode 生態系呼叫 Shannon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機程式碼。

該理念的創建者提出的是一種「氛圍編碼」環境，在這種環境中，安全並非事後考慮，而是整個流程中固有的組成部分。因此，香農成為了… 與開發代理並肩工作的“紅隊代理”他們會獨立審查自己製作的內容，只有發現真正的漏洞時才會舉手示意。

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，團隊就能更接近「…」的理念。 「全端」代理，其中一些負責構建，另一些負責攻擊。大幅降低了由人工智慧產生的嚴重漏洞未經其他具有攻擊性的人工智慧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

香農的創作者們堅稱是如此。 一款旨在提升安全性的道德駭客工具不得用於惡意用途。該軟體的本質在於能夠執行真正的漏洞利用，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，必須始終獲得明確的授權；此外，了解需要遵循的步驟也至關重要。 網路安全事件發生後需要注意哪些方面 以防萬一出現問題。

這並非一款被動式掃描器，它不會僅僅觀察流量或枚舉端口。它的攻擊代理旨在… 發動攻擊，這些攻擊可以篡改資料庫、建立帳戶、提取憑證或操縱敏感資訊。因此，作者提醒用戶，他們必須承擔使用該工具的所有法律和技術責任。

儘管自動化程度很高，但香農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 這才是取得最佳效果的方法。專家能夠解讀業務背景，確定風險優先級，識別不易察覺的因素，並根據人工智慧已經驗證的發現設計高級的手動測試。

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，香農正在成長為一名… 安全和開發團隊的理想合作夥伴 對於那些希望在部署速度不斷加快的環境中保持高水準安全性的人來說，滲透測試應該成為一項幾乎持續的服務，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。