Shannon 使用指南：AI 自动渗透测试如何验证 Web 应用与 API 的真实漏洞

Shannon 使用指南AI 自动渗透测试如何验证 Web 应用与 API 的真实漏洞【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 是一个面向 Web 应用与 API 的 AI 自动渗透测试工具开源版采用 AGPL-3.0 许可。它会读取你的源代码来定位攻击面再在运行中的应用上执行真实的漏洞利用只把能够复现的问题写进报告。对于希望在每次构建或发布后快速验证安全状况的开发与安全团队来说它可以把一年一次的渗透测试变成随时可以启动的自动化流程并且省去手动整理证据、复现步骤的重复劳动。它适合解决什么问题手动方式下安全验证通常有明显的滞后团队用 AI 编码工具持续交付但渗透测试往往一年才做一次中间的 360 多天里代码一直在变新问题可能随时进入生产环境。传统静态扫描器能提示这里可能有注入风险但无法证明问题真的能被利用。报告里堆满待确认的警告开发侧很难判断哪些必须优先修复哪些可以先放一放。人工渗透测试覆盖深但周期长、成本高很难跟上频繁发布的节奏。Shannon 针对的正是这个空隙在测试环境里对应用做按需、可重复的自动渗透验证并且给出带可复现步骤的证据。核心能力拆解以漏洞利用证明结果只报告能复现的问题Shannon 采用用利用来证明的思路每个候选漏洞都要尝试真实利用无法证明的假设会被丢弃最终报告里只留下带复现步骤的发现。你可以打开 sample-reports/ 目录查看它在 OWASP Juice Shop、crAPI 等已知存在漏洞的目标上产出的真实报告样例感受证据具体长什么样。白盒攻击规划源码分析决定测试重点它不只是黑盒地碰运气。Shannon 会先分析目标仓库的框架、入口和数据流用代码层面的上下文去引导对运行中应用的动态测试让攻击集中在真实的攻击路径上。相关的提示词与阶段设计可以在 apps/worker/prompts/ 目录中逐条查看。五类高危漏洞覆盖从注入到授权缺陷开源版聚焦于可直接利用的问题类别注入、跨站脚本XSS、服务端请求伪造SSRF、认证缺陷和授权缺陷。它不覆盖依赖组件漏洞、不安全配置这类静态分析项这部分边界在 docs/coverage-roadmap.md 中有说明选型前建议先读一遍。配置驱动的授权测试登录流程与范围控制很多漏洞藏在登录之后。通过配置文件你可以描述登录地址、账号、两步验证TOTP甚至邮箱魔法链接等登录流程并用自然语言写明本次测试的范围与规则例如跳过哪些路径、限制哪些操作。完整字段说明见 apps/worker/configs/example-config.yaml 与 docs/configuration.md。可恢复工作区中断后不用从头再跑每次运行都会创建一个独立工作区各代理的进度会被检查点记录。运行被中断或失败后用同样的工作区名重新启动即可续跑已完成的部分不会重复执行。工作机制和命名规则在 docs/workspaces.md 中有示例。它的工作方式Shannon 采用多代理multi-agent工作流一次命令内部依次完成五步读取目标与配置你提供应用地址和仓库路径它把目标仓库以只读方式挂载进临时 Docker 容器在隔离环境里工作。源码预分析扫描仓库识别框架、入口点和数据流初步圈定攻击面。在线侦察通过浏览器自动化访问运行中的应用把线上行为和代码上下文对应起来建立攻击面地图。漏洞分析与利用针对注入、XSS、SSRF、认证、授权五类问题分别运行专门代理尝试真实利用证不成立的假设被剔除。汇总报告把验证过的发现、证据和修复建议汇编成 Markdown 报告输出到工作区根目录的Security-Assessment-Report.md。快速开始准备环境需要 Docker 和 Node.js 18以及 Anthropic、OpenAI、xAI 或 AWS Bedrock 的模型凭证官方推荐 Claude 系列模型首次运行前请先完成所用服务商针对安全类工作负载的合规开通流程见 docs/ai-providers.md。配置凭证运行npx keygraph/shannon setup交互式向导会把配置保存到本地。可选准备配置文件如需登录态测试可参考 apps/worker/configs/example-config.yaml 修改出自己的登录流程与测试规则。启动测试执行npx keygraph/shannon start -u https://your-app.com -r /path/to/your-repo指向你的测试环境地址和对应源码目录。查看结果完成后到本地工作区npx 模式默认在~/.shannon/workspaces/打开最终报告并可用npx keygraph/shannon workspaces查看历史运行。如果希望从源码构建而不是用 npx可以克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/shan/shannon具体构建与本地开发命令见 docs/development.md。适合谁使用应用开发者在发布前对自己负责的模块做一次可重复的安全自检报告可直接作为修复依据。安全测试与运维人员把回归式的安全验证交给自动化流程把精力集中在复核与修复上。想评估 AI 安全工具的人对 Juice Shop、crAPI 这类自带漏洞的公开目标跑一遍即可直观看到输出质量。想了解多代理架构实现的人apps/worker/src/temporal/ 下的工作流编排与 apps/worker/prompts/ 下的各阶段提示词是不错的阅读入口。⚠️ 边界条件请注意只在自有或获得书面授权的目标上运行不要指向生产系统利用过程可能修改应用数据一次完整运行约需 1 至 1.5 小时并产生模型 API 费用建议优先使用 Claude 模型。详见 docs/safety.md。延伸资料官方文档入口docs/含构建、配置、模型提供商、平台网络、工作区等指南示例配置apps/worker/configs/example-config.yaml示例报告sample-reports/shannon-report-juice-shop.md、sample-reports/shannon-report-crapi.md各阶段提示词apps/worker/prompts/核心实现源码apps/worker/src/Shannon 把渗透测试中最耗时的验证与取证环节自动化了用可复现的利用证据代替猜测性警告。配合工作区续跑与配置化的范围控制它适合嵌入日常发布流程中持续使用。在开始之前花十分钟读完安全说明和示例报告能让你对输出质量和边界有更准确的预期。【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