Shannon：AI 驱动 Web 应用自动化渗透测试工具
你的代码每天都在迭代，但渗透测试往往一年才做一次？Shannon 试图填补这 364 天的安全空白。
Shannon 是由 Keygraph 团队开源的全自动 AI 渗透测试工具（AGPL-3.0 协议）。它不同于传统的漏洞扫描器，而是模拟真实黑客的行为模式——自主分析源代码，操控浏览器执行实际攻击，最终交付一份专业的渗透测试报告。在 XBOW 基准测试中，Shannon Lite 取得了 96.15% 的成功率，GitHub 上也已获得 10.6k Star，成为近期安全领域备受关注的开源项目。
核心工作原理
Shannon 采用多智能体架构，模拟人类渗透测试人员的工作流，分为四个阶段：
第一阶段：侦察（Reconnaissance） 结合静态代码分析与动态扫描（如 Nmap、Subfinder），构建完整的攻击面地图。
第二阶段：漏洞分析（Vulnerability Analysis） 多个专项 Agent 并行工作，针对注入、XSS、SSRF、认证绕过等 OWASP 常见漏洞进行数据流追踪，输出'可能的攻击路径'假设列表。
第三阶段：漏洞利用（Exploitation） 对每条假设路径执行真实攻击验证。这里包括浏览器自动化、命令行工具调用及自定义脚本。它严格执行'打不通就不报'的策略，最大程度消灭误报。
第四阶段：报告（Reporting） 汇总所有验证成功的漏洞，生成渗透测试级报告。每个漏洞都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。这种自动化流程不仅提升了效率，也让安全检测更加贴近真实的攻击场景。
