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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OpenTiny NEXT 前端智能化系列直播征文开启,带你系统学习 AI 前端与 WebAgent

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玩转ClaudeCode:使用Figma-MCP编写前端代码1:1还原UI设计图

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Motrix WebExtension 浏览器扩展终极配置指南

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【毕业设计】SpringBoot+Vue+MySQL WEB旅游推荐系统平台源码+数据库+论文+部署文档

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摘要 随着互联网技术的快速发展和人们生活水平的提高,旅游行业逐渐成为全球经济的重要组成部分。传统的旅游信息获取方式存在信息分散、推荐不精准等问题,难以满足用户个性化需求。基于大数据和智能算法的旅游推荐系统应运而生,能够根据用户偏好和行为数据提供精准的旅游推荐服务,提升用户体验。该系统结合现代Web开发技术,构建了一个高效、易用的旅游推荐平台,帮助用户快速找到符合自身需求的旅游目的地和行程规划。关键词:旅游推荐系统、个性化推荐、SpringBoot、Vue、MySQL。 本系统采用前后端分离的架构设计,前端使用Vue.js框架实现动态交互和响应式布局,后端基于SpringBoot框架搭建高效稳定的RESTful API服务,数据库采用MySQL存储用户信息、旅游数据和推荐结果。系统核心功能包括用户注册登录、旅游信息浏览、智能推荐算法、收藏管理和评论互动等。通过协同过滤算法分析用户行为数据,实现个性化推荐,同时结合地理位置和热门度等因素优化推荐结果。系统界面友好,操作便捷,为旅游爱好者和服务提供商搭建了一个高效的信息交流平台。关键词:协同过滤、RESTful API、智能推荐、用户行为