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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轻量级前端革命:为什么 Lit 和 Alpine.js 正在悄悄取代你的“重量级”框架?

作为一名摸爬滚打十年的前端老炮儿,我最近在代码仓库里发现一个有趣现象:越来越多的开发者开始“戒掉” React/Vue 的庞大生态,转而拥抱两个名字简单到近乎“冷门”的库——Lit 和 Alpine.js。它们不依赖 Webpack 或 Rollup,直接以纯 ESM(ECMAScript Modules)形式运行,体积小到只有 10KB 左右(压缩后),却能解决日常开发中的高频痛点。今天,咱们就来扒一扒这两位“低调的狠人”,看看它们如何用极简设计,重新定义现代 Web 开发的效率边界。 一、纯 ESM:轻量级库的“灵魂”所在 先搞清楚一个关键点:为什么 ESM 是轻量级库的基石? 传统前端库依赖打包工具(如 Webpack)将代码“打包”

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【Python 爬虫】Playwright 多浏览器并发实战:Chromium/Firefox/WebKit 性能对比与优化

1. 为什么你需要多浏览器并发爬虫? 如果你只用过单浏览器爬虫,可能会觉得“一个浏览器不就够了吗?”。我以前也是这么想的,直到在一个真实项目里踩了坑。当时我需要从几个大型电商网站抓取价格数据,一开始只用 Chromium,跑得挺快。但没过多久,网站的反爬机制就启动了,不仅速度变慢,还频繁弹出验证码。更头疼的是,我发现有些页面在 Firefox 上渲染出来的商品列表结构,和 Chromium 里看到的不太一样,导致我写好的定位器失效了。 这就是单浏览器的局限性:容易被识别、兼容性有盲区、性能瓶颈单一。而 Playwright 原生支持 Chromium、Firefox 和 WebKit 三大引擎,这不仅仅是“多一个选择”,而是给了我们一套组合拳。你可以把爬虫任务想象成一支特种部队:Chromium 像突击手,速度最快,生态工具最全;Firefox 像侦察兵,在某些反爬策略下更隐蔽;WebKit 则像特工,能模拟 Safari