KeygraphHQ/shannon

解决的问题

Shannon 是一个自主的 AI 渗透测试工具，旨在弥合持续代码交付与不频繁的手动渗透测试之间的安全差距。它在应用进入生产环境之前，识别并验证 Web 应用和 API 中的漏洞，通过仅报告可成功利用的漏洞，减少推测性扫描器带来的噪音。

工作原理

Shannon 结合了源码分析与实时利用。它首先映射应用程序的架构、信任边界和数据流，以识别潜在的攻击路径。然后使用浏览器自动化和命令行工具对正在运行的应用实例执行真实的 PoC（概念验证）攻击。最终报告中仅包含成功利用的发现结果。

适用人群

专为个人开发者和小型团队设计，希望将基于实际利用的自动化安全测试集成到本地开发工作流或 CI/CD 流水线（如 GitHub Actions 和 GitLab CI/CD）中的人群。

主要亮点

• 无利用，无报告：仅报告可通过可复现 PoC 验证的漏洞。
• 自主执行：通过单个命令完成侦察、分析、利用和报告全流程。
• 供应商无关：支持多种 AI 供应商，包括 Anthropic、OpenAI、xAI、AWS Bedrock，以及通过 Ollama、vLLM 或 LM Studio 运行的本地模型。
• CI/CD 集成：原生支持 GitHub Actions 和 GitLab CI/CD，可根据已验证漏洞的严重性来阻止发布。
• 默认私有：在用户自己的基础设施中运行，结果本地存储。