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 │ └──────────┬───────────┘ │ 

Read more

前端知识点梳理,前端面试复习

一:从输入 URL 到页面渲染是一个经典的综合性考题 1.URL 的标准组成部分 一个完整的 URL 结构如下: scheme://host:port/path?query#fragment URI 用字符串标识某一互联网资源,而URL 表示资源的地点(互 联网上所处的位置)。可见URL是URI 的子集。 URI 和 URL 的区别? * URI (Uniform Resource Identifier) 是统一资源标识符,是一个大概念。 * URL (Uniform Resource Locator) 是统一资源定位符,它不仅标识资源,还提供了找到资源的方式(比如协议)。可以理解为 URL 是 URI 的子集。 为什么 URL 中有些字符会被转义(

web: jwt令牌构成、创建的基本流程及原理

一、JWT 的构成 1. 概念 json web token(JWT) 本质是一串含义验证信息的字符串,服务器根据JWT和密钥,经过加密算法,验证该字符串是否有效。 2. 构成 JWT由Header、Payload、Signature构成,每个部分都是一个token,如下: 它们的实际含义如下:         Header:json字符串,指定加密算法(供Signature使用)和类型(一般写死为“JWT”)         Payload:json字符串,包含通用信息(如发布者iss、发布时间戳iat、过期时间戳exp)和自定义属性(如uid)         Signature:加密函数,输入“Header”、“Payload”、“密钥”,输出密文 3. 验证方式 STEP 1:客户端登录,传递用户名、密码,

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B与Llama3轻量版对比:推理速度与精度评测

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B与Llama3轻量版对比:推理速度与精度评测 1. 评测背景与目标 最近在部署轻量级大模型时,我遇到了一个实际的选择难题:DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B和Llama3轻量版,到底哪个更适合我的边缘计算场景?这两个模型都在1.5B参数级别,都号称在保持精度的同时大幅提升推理速度,但实际表现如何呢? 我决定做一个全面的对比评测,不是简单的跑分,而是从实际部署、使用体验、性能表现等多个维度来评估。毕竟,模型好不好用,光看论文指标是不够的,得在实际环境中跑一跑才知道。 这次评测的目标很明确:帮大家搞清楚这两个模型各自的优势在哪里,适合什么场景,以及在实际部署中需要注意什么。我会用最直白的方式,把测试过程、结果和分析都展示出来,让你看完就能做出选择。 2. 模型介绍与特点分析 2.1 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B:专为推理优化的轻量选手 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B这个模型,名字听起来有点长,但理解起来其实很简单。它是DeepSeek