Shannon AI渗透测试工具教程一条命令验证 Web 应用漏洞并拿到利用证据【免费下载链接】shannonShannon is an AI pentester for web applications and APIs. It analyzes your source code, identifies attack vectors, and executes real exploits to prove vulnerabilities before they reach production.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/shan/shannonShannon 是 Keygraph 开源的 AI 渗透测试工具pentester即自动执行安全测试的智能代理面向 Web 应用和 API。它和传统扫描器的区别在于先读取你的源代码规划攻击路径再用浏览器自动化和命令行工具对运行中的应用执行真实漏洞利用只有能被证明可利用的漏洞才会写进最终报告。整个代理可以在本地命令行运行扫描过程跑在 Docker 隔离容器里。Shannon 白盒渗透的工作原理从源码到利用证据Shannon 采用多代理multi-agent流水线一次扫描按固定阶段推进预侦察Pre-Reconnaissance扫描仓库识别框架、入口点、数据流和可能的攻击面侦察Reconnaissance探索线上应用把运行时行为与代码级上下文对应起来漏洞分析Injection、XSS、SSRF、认证Authentication、授权Authorization五类各由专用代理负责利用Exploitation尝试真实的 PoCProof of Concept概念验证攻击无法证明的假设直接丢弃报告Reporting把已验证的发现、证据和修复建议汇总成 Markdown 报告。每次扫描运行在一个临时的 Docker 容器和独立工作区中目标仓库只读挂载。这个仓库附带了三份对故意存在漏洞应用的真实样例报告可以直接查看它的产出形态目标发现摘要OWASP Juice Shop20 漏洞认证绕过、SQL 注入、IDOR、SSRFc{api}tal API约 15 个严重/高危 API 发现命令注入、认证绕过、批量赋值OWASP crAPI15 严重/高危发现JWT、注入、SSRF、API 授权样例报告位于sample-reports/目录例如 sample-reports/shannon-report-juice-shop.md。Shannon 系统要求与 AI 提供商选择启动前需要三样东西Docker必需的worker工作容器跑在 Docker 里Node.js 18推荐的npx工作流依赖它AI 提供商凭据整个扫描由一个大模型驱动官方推荐 Claude 模型效果调优最好也支持 OpenAI、xAI 和 AWS Bedrock。提供商需要的凭据变量Anthropic默认推荐ANTHROPIC_API_KEYOpenAIOPENAI_API_KEYxAIXAI_API_KEYAWS BedrockAWS_REGIONAWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK一个容易踩的坑Anthropic 和 OpenAI 对安全类工作负载有实时安全审查cyber safeguards如果没完成官方要求的验证流程扫描可能在跑到一半时被模型拒答而中断。首次运行前请先完成对应厂商的合法测试者验证细节见 docs/ai-providers.md。Shannon 快速部署setup 配置与首次扫描命令最快的路径是不克隆仓库、直接用npx拉取# 交互式向导填写 AI 提供商凭据、选择模型 npx keygraph/shannon setup # 对指定目标发起渗透测试 npx keygraph/shannon start -u https://your-app.com -r /path/to/your-repostart会自动从 Docker Hub 拉取 worker 镜像、启动本地编排基础设施、把目标仓库只读挂载进临时容器并把结果写入本地工作区。常用参数参数作用-u url目标应用地址-r path目标源码仓库路径绝对或相对-c file附加配置文件登录流程、测试凭据、规则等-o dir运行结束后把报告复制到自定义目录-w name指定工作区名称便于管理多次扫描如果需要修改 CLI 或本地构建 worker 镜像则走源码构建路线克隆https://gitcode.com/GitHub_Trending/shan/shannon后执行pnpm install pnpm build配置凭据到.env再用./shannon start ...运行完整步骤见 docs/development.md。Shannon 报告位置工作区结构与常用监控命令扫描结果按运行保存在工作区目录中源码构建模式在./workspaces/npx模式在~/.shannon/workspaces/。目录结构是顶层只有最终报告其余细节收进隐藏目录workspaces/{hostname}_{sessionId}/ |-- Security-Assessment-Report.md # 最终报告交付物 -- .shannon/ |-- deliverables/ # 报告源文件、分阶段分析 |-- agents/ # 每个代理的日志 |-- scratchpad/ # 截图、脚本 -- session.json # 断点续扫状态常用命令npx keygraph/shannon logs workspace # 查看某次扫描日志 npx keygraph/shannon status # 当前状态 npx keygraph/shannon workspaces # 列出全部工作区 npx keygraph/shannon stop # 停止中断的扫描可以恢复而不必重跑已完成的阶段命名与恢复方式见 docs/workspaces.md。运行 Shannon 前须知使用范围、耗时与费用边界⚠️ 这是渗透工具不是被动扫描器仅限授权目标Shannon 会主动执行攻击来确认漏洞可能创建用户、修改数据、触发出站请求。只对你拥有或拿到书面授权的系统运行不要指向生产环境建议用沙箱或可丢弃数据的测试环境耗时与成本一次完整扫描约 1 到 1.5 小时会产生 LLM API 费用取决于模型定价和目标复杂度覆盖范围目前聚焦五类可主动利用的漏洞注入、XSS、SSRF、认证与授权缺陷无法利用的问题如依赖漏洞、配置问题不会上报更广的静态分析在商业版 Keygraph 平台结果仍需人工复核LLM 生成的报告可能含证据不足或错误的细节另外不要扫描不可信的代码库读源码的 AI 工具存在提示注入prompt injection风险。完整的安全说明在 docs/safety.md。Shannon 开源版采用 AGPL-3.0 协议本地按需运行指向目标、渗透测试、出报告一条命令闭环。【免费下载链接】shannonShannon is an AI pentester for web applications and APIs. It analyzes your source code, identifies attack vectors, and executes real exploits to prove vulnerabilities before they reach production.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/shan/shannon创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Shannon AI渗透测试工具教程：一条命令验证 Web 应用漏洞并拿到利用证据
Shannon AI渗透测试工具教程一条命令验证 Web 应用漏洞并拿到利用证据【免费下载链接】shannonShannon is an AI pentester for web applications and APIs. It analyzes your source code, identifies attack vectors, and executes real exploits to prove vulnerabilities before they reach production.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/shan/shannonShannon 是 Keygraph 开源的 AI 渗透测试工具pentester即自动执行安全测试的智能代理面向 Web 应用和 API。它和传统扫描器的区别在于先读取你的源代码规划攻击路径再用浏览器自动化和命令行工具对运行中的应用执行真实漏洞利用只有能被证明可利用的漏洞才会写进最终报告。整个代理可以在本地命令行运行扫描过程跑在 Docker 隔离容器里。Shannon 白盒渗透的工作原理从源码到利用证据Shannon 采用多代理multi-agent流水线一次扫描按固定阶段推进预侦察Pre-Reconnaissance扫描仓库识别框架、入口点、数据流和可能的攻击面侦察Reconnaissance探索线上应用把运行时行为与代码级上下文对应起来漏洞分析Injection、XSS、SSRF、认证Authentication、授权Authorization五类各由专用代理负责利用Exploitation尝试真实的 PoCProof of Concept概念验证攻击无法证明的假设直接丢弃报告Reporting把已验证的发现、证据和修复建议汇总成 Markdown 报告。每次扫描运行在一个临时的 Docker 容器和独立工作区中目标仓库只读挂载。这个仓库附带了三份对故意存在漏洞应用的真实样例报告可以直接查看它的产出形态目标发现摘要OWASP Juice Shop20 漏洞认证绕过、SQL 注入、IDOR、SSRFc{api}tal API约 15 个严重/高危 API 发现命令注入、认证绕过、批量赋值OWASP crAPI15 严重/高危发现JWT、注入、SSRF、API 授权样例报告位于sample-reports/目录例如 sample-reports/shannon-report-juice-shop.md。Shannon 系统要求与 AI 提供商选择启动前需要三样东西Docker必需的worker工作容器跑在 Docker 里Node.js 18推荐的npx工作流依赖它AI 提供商凭据整个扫描由一个大模型驱动官方推荐 Claude 模型效果调优最好也支持 OpenAI、xAI 和 AWS Bedrock。提供商需要的凭据变量Anthropic默认推荐ANTHROPIC_API_KEYOpenAIOPENAI_API_KEYxAIXAI_API_KEYAWS BedrockAWS_REGIONAWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK一个容易踩的坑Anthropic 和 OpenAI 对安全类工作负载有实时安全审查cyber safeguards如果没完成官方要求的验证流程扫描可能在跑到一半时被模型拒答而中断。首次运行前请先完成对应厂商的合法测试者验证细节见 docs/ai-providers.md。Shannon 快速部署setup 配置与首次扫描命令最快的路径是不克隆仓库、直接用npx拉取# 交互式向导填写 AI 提供商凭据、选择模型 npx keygraph/shannon setup # 对指定目标发起渗透测试 npx keygraph/shannon start -u https://your-app.com -r /path/to/your-repostart会自动从 Docker Hub 拉取 worker 镜像、启动本地编排基础设施、把目标仓库只读挂载进临时容器并把结果写入本地工作区。常用参数参数作用-u url目标应用地址-r path目标源码仓库路径绝对或相对-c file附加配置文件登录流程、测试凭据、规则等-o dir运行结束后把报告复制到自定义目录-w name指定工作区名称便于管理多次扫描如果需要修改 CLI 或本地构建 worker 镜像则走源码构建路线克隆https://gitcode.com/GitHub_Trending/shan/shannon后执行pnpm install pnpm build配置凭据到.env再用./shannon start ...运行完整步骤见 docs/development.md。Shannon 报告位置工作区结构与常用监控命令扫描结果按运行保存在工作区目录中源码构建模式在./workspaces/npx模式在~/.shannon/workspaces/。目录结构是顶层只有最终报告其余细节收进隐藏目录workspaces/{hostname}_{sessionId}/ |-- Security-Assessment-Report.md # 最终报告交付物 -- .shannon/ |-- deliverables/ # 报告源文件、分阶段分析 |-- agents/ # 每个代理的日志 |-- scratchpad/ # 截图、脚本 -- session.json # 断点续扫状态常用命令npx keygraph/shannon logs workspace # 查看某次扫描日志 npx keygraph/shannon status # 当前状态 npx keygraph/shannon workspaces # 列出全部工作区 npx keygraph/shannon stop # 停止中断的扫描可以恢复而不必重跑已完成的阶段命名与恢复方式见 docs/workspaces.md。运行 Shannon 前须知使用范围、耗时与费用边界⚠️ 这是渗透工具不是被动扫描器仅限授权目标Shannon 会主动执行攻击来确认漏洞可能创建用户、修改数据、触发出站请求。只对你拥有或拿到书面授权的系统运行不要指向生产环境建议用沙箱或可丢弃数据的测试环境耗时与成本一次完整扫描约 1 到 1.5 小时会产生 LLM API 费用取决于模型定价和目标复杂度覆盖范围目前聚焦五类可主动利用的漏洞注入、XSS、SSRF、认证与授权缺陷无法利用的问题如依赖漏洞、配置问题不会上报更广的静态分析在商业版 Keygraph 平台结果仍需人工复核LLM 生成的报告可能含证据不足或错误的细节另外不要扫描不可信的代码库读源码的 AI 工具存在提示注入prompt injection风险。完整的安全说明在 docs/safety.md。Shannon 开源版采用 AGPL-3.0 协议本地按需运行指向目标、渗透测试、出报告一条命令闭环。【免费下载链接】shannonShannon is an AI pentester for web applications and APIs. It analyzes your source code, identifies attack vectors, and executes real exploits to prove vulnerabilities before they reach production.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/shan/shannon创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考