KeygraphHQ/shannon
项目简介
完全自主的AI黑客工具，用于在您的Web应用程序中发现真实漏洞。Shannon在无提示、源码感知的XBOW基准测试中实现了96.15%的成功率。
Fully autonomous AI hacker to find actual exploits in your web apps. Shannon has achieved a 96.15% success rate on the hint-free, source-aware XBOW Benchmark.
智能解读
Shannon是一款完全自主的AI渗透测试工具，专为Web应用程序安全审计设计。它能够像人类安全专家一样，在无需人工提示的情况下，自动分析应用程序源代码，主动搜寻并验证真实的安全漏洞。其核心价值在于不仅能识别潜在风险，更能通过内置浏览器执行真实的攻击（如注入攻击、身份验证绕过等），提供可被利用的漏洞确凿证据。在无提示、源码感知的基准测试中，其成功率高达96.15%。该工具旨在弥合现代快速开发流程与年度渗透测试之间的安全缺口，让开发团队能在每次构建时进行即时、自动化的白盒安全测试，从而更有信心地交付安全的代码。
使用场景
最适合需要持续、自动化安全测试的Web应用开发团队，特别是在快速迭代的开发环境中。
持续集成安全测试
开发团队频繁发布新功能，但传统渗透测试一年才做一次，导致新代码中的安全漏洞长期暴露。
将Shannon集成到CI/CD流水线中，每次代码提交或部署前自动运行，像单元测试一样持续检测安全漏洞。
在GitHub Actions或Jenkins中配置Shannon，每次合并请求到主分支时自动扫描Web应用，发现并报告注入、XSS等漏洞。
新功能上线前验证
开发人员完成新功能开发后，缺乏快速验证安全性的工具，只能依赖有限的手动测试。
在功能部署到生产环境前，用Shannon进行自主渗透测试，提供可复现的漏洞证明，避免带病上线。
开发团队完成用户认证模块重构后，运行Shannon测试登录、会话管理等接口，发现并修复认证绕过漏洞。
第三方代码安全审计
引入开源组件或第三方库时，难以快速评估其安全性，可能存在隐藏的漏洞风险。
使用Shannon对包含第三方代码的完整应用进行源码感知的动态测试，识别实际可利用的漏洞。
在集成新的支付SDK后，用Shannon扫描整个支付流程，发现并验证SSRF漏洞，避免数据泄露。
合规性证据收集
为满足SOC 2等合规要求，需要定期提供应用安全测试证据，但手动渗透测试成本高、周期长。
利用Shannon自动生成包含可复现漏洞的渗透测试报告，作为合规审计的持续性证据。
每月运行Shannon对生产应用进行测试，生成详细报告证明已识别并修复了OWASP Top 10中的关键漏洞。
项目健康度
综合活跃度、人气、增长、社区、文档评估
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