Shannon:让 AI 替你当黑客,自动找出 Web 应用的真实漏洞

Shannon:让 AI 替你当黑客,自动找出 Web 应用的真实漏洞

Shannon:让 AI 替你当黑客,自动找出 Web 应用的真实漏洞

你的代码每天都在更新,但渗透测试一年只做一次?Shannon 来填补这 364 天的安全空白。

了解 Shannon

Shannon 是一个全自动 AI 渗透测试工具,由 Keygraph 团队开源(AGPL-3.0 协议)。它不是传统的漏洞扫描器——它模拟真正的黑客行为,自主分析你的源代码,操控浏览器执行真实攻击,最终交付一份的渗透测试报告。

在 XBOW 基准测试中,Shannon Lite 取得了 96.15% 的成功率。GitHub 上已获得 10.6k Star,是近期安全领域最受关注的开源项目之一。


运行原理

Shannon 模拟人类渗透测试人员的工作方法,采用多智能体架构,分四个阶段执行:

阶段一:侦察(Reconnaissance) → 分析源代码 + 使用 Nmap、Subfinder 等工具扫描目标,构建完整的攻击面地图。

阶段二:漏洞分析(Vulnerability Analysis) → 多个专项 Agent 并行工作,分别针对注入、XSS、SSRF、认证绕过等 OWASP 漏洞类型进行数据流追踪,输出"可能的攻击路径"假设列表。

阶段三:漏洞利用(Exploitation) → 对每条假设路径执行真实攻击——包括浏览器自动化、命令行工具、自定义脚本。严格执行"打不通就不报"策略,消灭误报。

阶段四:报告(Reporting) → 汇总所有验证成功的漏洞,生成渗透测试级报告,每个漏洞附带可直接复制粘贴的 PoC 复现步骤。

整个过程完全自主运行,从启动到出报告,你只需要一条命令。

 ┌──────────────────────┐ │ Reconnaissance │ └──────────┬───────────┘ │ 

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展望 AIGC 前景:通义万相 2.1 与蓝耘智算平台共筑 AI 生产力高地

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引言 在 AI 视频生成领域不断创新突破的当下,通义万相 2.1这款开源的视频生成 AI 模型一经发布便引发了广泛关注。其表现十分亮眼,发布当日便强势登顶VBench排行榜,将Sora、Runway等行业内的知名强大对手甩在身后,彰显出不容小觑的强劲实力与巨大潜力。 通义万相 2.1模型具备诸多令人赞叹的特性。它所生成的视频分辨率达到了1080P,并且在视频时长方面没有任何限制。更为厉害的是,它能够精准地模拟自然动作,甚至还可以对物理规律进行高度还原,这些卓越的能力无疑为 AIGC 领域带来了前所未有的变革,堪称具有里程碑意义的重大突破。 借助蓝耘智算平台,用户可以便捷地对通义万相 2.1 模型进行部署,进而打造出属于自己的个性化 AI 视频生成工具。今天,我会带领大家深入了解通义万相 2.1的各项强大功能,同时也会详细分享怎样通过蓝耘智算平台快速上手,开启 AI 视频生成的奇妙之旅。 蓝耘智算平台:开启高性能计算新时代 1. 平台概览 蓝耘智算平台作为专为满足高性能计算需求精心打造的云计算平台,以强大计算力和灵活服务能力脱颖而出。其依托先进的基础设施,配备大规模GPU算力

如何在VS Code中安装GitHub Copilot进行AI编程

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JetBrains 内的 GitHub Copilot Agent Mode + MCP:从配置到实战

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