96.15%成功率霸榜,GitHub狂揽11000+Star,这个AI渗透测试神器诞生了!

程序员徐公
121 阅读7分钟

96.15%成功率霸榜,GitHub狂揽11000+Star,这个AI渗透测试神器诞生了!

不知大家有没有遇到过这种困扰:开发团队用Claude Code、Cursor这些AI工具疯狂输出代码,功能迭代快得飞起,但安全测试呢?一年才做一次渗透测试,剩下364天都在裸奔。

说实话,这个隐患挺大的。你永远不知道哪次代码提交就把漏洞带到生产环境了。

直到最近,我发现了一个开源项目,彻底改变了我对应用安全的认知。

Shannon界面展示

它叫Shannon,一个完全自主的AI渗透测试工具,在XBOW基准测试中达到了96.15%的成功率,GitHub上已经11000+Star。

最关键的是,它不是那种只会发警报的扫描器,而是真正会执行攻击、给你提供漏洞利用证明的"红队"成员。

为什么传统安全测试不够用了?

咱们先面对现实:现在的开发节奏太快了。

有了Claude Code这类AI编程助手,开发团队几乎是"vibe coding"——想到哪写到哪,代码提交频率暴增。但你的渗透测试呢?一年一次,还是外包做的。

这意味着什么?在剩下的364天里,你可能正在不知情地把漏洞推向生产环境。

shannon-action (3) (2).gif

传统安全工具有几个致命问题:

**只报漏洞不给证明。**扫出一堆"可能存在问题",开发团队看了两眼不知道怎么修,也不知道优先级,最后就不了了之。

**误报率太高。**报告里几十条"高危",实际能利用的没几个,时间久了大家就麻木了。

**跟不上开发节奏。**等你排期做安全测试,代码都迭代好几轮了。

Shannon解决的就是这个问题——它做的是"按需白盒渗透测试",随时可以跑,而且给出的都是真实可利用的漏洞证明。

Shannon凭什么这么牛?

简单说,Shannon模拟了人类渗透测试专家的完整工作流程,但用AI实现了自动化。

它基于Anthropic的Claude Agent SDK,采用多智能体架构,分四个阶段完成测试:

第一阶段:侦察

Shannon会先分析你的源代码,了解技术栈和架构。同时它还会集成Nmap、Subfinder、WhatWeb这些专业工具,对应用进行深度扫描。这个阶段的目标是画出一张完整的"攻击面地图"——所有入口点、API端点、认证机制都清清楚楚。

第二阶段:漏洞分析

这个阶段最有趣——Shannon会并行启动多个智能体,各自负责不同类型的漏洞:注入、XSS、SSRF、认证绕过……它们基于侦察阶段的数据,进行结构化的数据流分析,追踪用户输入到危险函数的路径。

输出的是一份"假设的可利用路径"清单,交给下一阶段验证。

第三阶段:漏洞利用

这是Shannon最牛的地方——它不只是"发现"漏洞,而是真正"执行"攻击。

利用智能体拿到那些假设路径,用浏览器自动化、命令行工具、自定义脚本,尝试真实攻击。而且Shannon有个严格的原则:No Exploit, No Report(无法利用就不报告)。

这个设计太聪明了,直接把误报率降到最低。

第四阶段:报告生成

最后,Shannon会把所有验证成功的漏洞整理成专业的渗透测试报告,每条都有可复制的Proof-of-Concept,开发团队可以直接照着复现、修复。

真实战绩如何?

光说不练假把式,咱们看看Shannon的实战成绩:

在OWASP Juice Shop(一个专门用来测试安全工具的漏洞应用)上,Shannon一次性发现了20多个高危漏洞,包括:

  • 完全的认证绕过,通过注入攻击导出了整个用户数据库
  • 利用注册流程漏洞创建管理员账户,实现权限提升
  • 发现系统性的授权缺陷(IDOR),可以访问和修改任何用户的私有数据
  • 找到SSRF漏洞,能够进行内网侦察

在c{api}tal API测试中,Shannon发现了近15个关键和高危漏洞:

  • 通过命令链绕过黑名单,在隐藏调试端点执行根级注入攻击
  • 发现未修补的v1 API端点,实现完全认证绕过
  • 利用用户资料更新中的Mass Assignment漏洞,将普通用户提升为管理员

最震撼的是,Shannon在OWASP crAPI测试中:

  • 使用多种高级JWT攻击绕过认证,包括算法混淆、alg:none、弱密钥(kid)注入
  • 通过注入攻击实现完全数据库泄露,从PostgreSQL数据库中导出用户凭证
  • 执行关键SSRF攻击,成功将内部认证令牌转发到外部服务

而且Shannon在确认XSS防护方面表现出色,正确识别了应用程序强大的XSS防御,报告零误报。

怎么用?

Shannon的使用简单得让人惊讶。

前置条件就两个:Docker,还有AI服务商的凭证(推荐Anthropic API,也支持Claude Code OAuth)。

然后三步走:

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/KeygraphHQ/shannon.git
cd shannon

# 2. 配置凭证
export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key"
export CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS=64000

# 3. 运行渗透测试
./shannon start URL=https://your-app.com REPO=/path/to/your/repo

就这么简单。Shannon会自动构建容器、启动工作流,然后在后台运行。你可以用./shannon logs查看实时进度,或者打开Temporal Web UI(http://localhost:8233)进行详细监控。

测试完成后,报告会保存在./audit-logs/{hostname}_{sessionId}/deliverables/目录下。

一些注意事项

说了这么多优点,也得讲讲现实的限制:

第一,这是主动攻击工具,不是被动扫描器。Shannon的设计就是执行真实攻击来验证漏洞,这意味着它会对应用和数据产生修改。所以绝对不要在生产环境跑,只适合沙盒、测试环境。

**第二,需要法律授权。**在你没有获得系统所有者明确书面授权之前,运行Shannon是违法的。这个工具仅用于合法的安全审计目的。

**第三,时间和成本。**目前版本完整测试需要1到1.5小时,使用Claude 4.5 Sonnet模型大约需要50美元成本。不过相比人工渗透测试,这个性价比已经很高了。

**第四,覆盖范围有限。**当前版本专注于四类可利用漏洞:认证/授权缺陷、注入、XSS、SSRF。对于第三方库漏洞、不安全配置等问题,需要升级到Shannon Pro版本。

Shannon Lite vs Pro

Shannon有两个版本:

Shannon Lite(AGPL-3.0开源许可):适合安全团队、独立研究人员、测试自己的应用。包含核心自主AI渗透测试框架。

Shannon Pro(商业许可):面向企业用户,增加了基于LLM的高级数据流分析引擎(灵感来自LLMDFA论文),提供更深入的代码分析和漏洞检测能力,还支持CI/CD集成和专门支持。

Lite版本已经很强大了,对于大多数团队来说够用。如果你是企业级需求,可以考虑Pro。

写在最后

说实话,看到Shannon这个项目,我最大的感触是:AI正在重塑软件安全的整个生态。

以前我们谈安全,总觉得是"事后诸葛亮"——出了问题再补救。但现在有了Shannon这样的工具,安全可以真正融入开发流程,成为持续集成的一部分。

想象一下:每次代码提交,自动触发Shannon进行安全测试,30分钟内拿到报告,开发团队在合并代码之前就能修复漏洞。这才是真正的"安全左移"。

当然,工具再强大也需要人来操作和判断。Shannon能帮你找到漏洞,但安全意识的培养、安全文化的建立,还是需要团队一起去努力。

如果你也在做应用开发,真心建议试试Shannon。与其被动等待黑客攻击,不如主动让AI帮你找出漏洞。

GitHub 项目地址:github.com/KeygraphHQ/…

今天的分享到此结束,感谢大家抽空阅读,我们下期再见,Respect!

作者: 徐公

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