文章总结： ShannonAI是一款自主运行的渗透测试工具，通过分析源代码和动态测试精准识别SQL注入、XSS等OWASP高危漏洞，支持一键启动测试并生成含可复现PoC的报告。工具提供开源版和商业版，需配置Docker及AI凭证，推荐使用npx方式快速部署，支持断点续跑和自定义配置规则。 综合评分： 85 文章分类： 渗透测试,安全工具,WEB安全,解决方案,实战经验
斩获 37W Star 的 Shannon AI 自主执行渗透测试工具，精准挖掘 SQL 注入、XSS 等 OWASP 高危漏洞
原创
CB CB
渗透安全HackTwo
2026年4月8日 00:00 广东
0x01 工具介绍
Shannon 是由 Keygraph 开发的一款自主运行的白盒 AI 渗透测试工具，斩获 37W Star，专为 Web 应用程序和 API 设计。它可分析源代码、识别攻击向量，主动执行真实漏洞利用（如 SQL 注入、XSS 等 OWASP 高危漏洞），验证漏洞有效性，一键完成安全审计，填补常规年度渗透测试的安全缺口，避免漏洞流入生产环境。
注意：现在只对常读和星标的公众号才展示大图推送，建议大家把渗透安全HackTwo“设为星标⭐️“否则可能就看不到了啦！
下载地址在末尾 #渗透安全HackTwo
0x02 功能介绍
✨核心功能特性
- 完全自主运行：只需一条命令即可启动完整渗透测试，自动处理双因素认证/TOTP 登录（含单点登录）、浏览器导航、漏洞利用及报告生成，无需人工干预。
- 可复现的概念验证漏洞利用：最终报告仅包含已证实可利用的漏洞，并提供可直接复制粘贴的概念验证代码，无法利用的漏洞不予报告，最大限度降低误报率。
- OWASP 漏洞覆盖：可识别并验证注入攻击、XSS、SSRF（服务器端请求伪造）、身份验证/授权失效等高危漏洞，更多漏洞类别正在开发中。
- 代码感知动态测试：先分析源代码以指导攻击策略，再通过实时浏览器和基于命令行的漏洞利用程序，对运行中的应用程序进行验证，兼顾代码深度与实战性。
- 集成安全工具：在侦察和发现阶段集成 Nmap、Subfinder、WhatWeb 和 Schemathesis 等主流安全工具，提升攻击面扫描的全面性。
- 并行处理：漏洞分析和利用阶段可在所有攻击类别中同时运行，大幅提升测试效率。
🔥 产品线区分
Shannon 分为两个版本，适配不同使用场景，核心差异如下：
| 版本 | 许可证 | 最适合场景 | | — | — | — | | Shannon Lite（开源版） | AGPL-3.0 | 本地测试自己的应用程序，适合个人开发者 | | Shannon Pro | 商业许可 | 需要单一应用安全平台 |
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视频详情
🧠 架构优势
Shannon 采用多智能体架构，结合白盒源代码分析与动态漏洞利用，分五个阶段完成渗透测试，确保测试深度与准确性：
- 预备侦察：使用 Nmap、Subfinder、WhatWeb 进行外部扫描，获取目标基础设施和技术栈指纹；同时执行源代码分析，识别应用框架、入口点和潜在攻击面。
- 侦察：基于预备侦察结果构建全面的攻击面地图，通过浏览器自动化探索应用程序，关联代码级洞察与实际运行行为，梳理所有入口点、API 端点和身份验证机制。
- 漏洞分析：5个并发代理并行工作，针对不同 OWASP 漏洞类别（注入、XSS、身份验证等）搜索潜在漏洞，生成可利用路径假设。
- 漏洞利用：专用漏洞利用代理尝试对假设路径执行真实攻击，严格遵循“无法利用则不报告”原则，排除误报。
- 报告生成：汇总所有已验证漏洞，生成专业可操作的报告，包含可复现的概念验证代码，聚焦已证实的安全风险。
#
0x03 更新介绍
新增 npx CLI，支持 monorepo、CI/CD 集成和临时工作节点架构，简化部署与使用流程。添加 claude-code-router 支持，可对接多模型测试（实验性），支持 OpenAI、OpenRouter、DeepSeek 等替代 AI 提供商。新增可配置输出目录（--output 参数），支持自定义报告保存路径。支持可配置的管道重试和并发设置，适配不同 AI 订阅计划的速率限制。新增自定义基础 URL 支持，可对接任何与 Anthropic 兼容的端点（代理、网关等）。新增 Google Vertex AI 支持，可通过 GCP 服务账号授权使用，同时完善 AWS Bedrock 集成，支持多 AI 提供商切换。新增命名工作区和工作区列表功能，支持中断测试的恢复，无需重新运行已完成的代理。扩展注入分析范围，覆盖 LFI/RFI（本地/远程文件包含）、SSTI（服务器端模板注入）、路径遍历、反序列化等漏洞。
0x04 使用介绍
📦安装流程
1.前提条件（必须先安装）
Docker（必装）
- 官方下载：https://www.docker.com/products/docker-desktop
- Windows / macOS 用 Docker Desktop，Linux 用 Docker Engine。
Node.js 18 或更高版本（npx 方式必备）
- 推荐使用 nvm 或官网安装最新 LTS 版。
pnpm（仅本地克隆构建时需要）
npm install -g pnpm
AI 模型凭证（必须有一个）
-
Claude Code OAuth Token
-
AWS Bedrock
-
Google Vertex AI
-
（实验性）OpenAI / OpenRouter
-
推荐：Anthropic API Key（Claude 系列模型） 在 https://console.anthropic.com/ 获取
-
其他支持：
2. 最推荐方式：使用 npx 一键安装运行（无需克隆仓库）
这是官方最推荐、最简单的方式。
步骤 1：配置凭证（只需做一次）
# 交互式向导（推荐）npx @keygraph/shannon setup# 或者直接设置环境变量export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-你的密钥
步骤 2：启动渗透测试
npx @keygraph/shannon start \ -u https://你的目标网址 \ -r /绝对路径/到/你的代码仓库
示例：
npx @keygraph/shannon start -u http://localhost:3000 -r /Users/你的用户名/project/my-app
本地开发环境常用写法（Docker 容器无法直接访问 localhost）：
npx @keygraph/shannon start -u http://host.docker.internal:3000 -r /path/to/your-repo
3. 高级方式：克隆仓库本地构建（适合想修改代码或离线使用）
# 1. 克隆仓库git clone https://github.com/KeygraphHQ/shannon.gitcd shannon# 2. 配置凭证（两种方式任选其一）# 方式A：创建 .env 文件cat > .env << 'EOF'ANTHROPIC_API_KEY=你的密钥CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS=64000EOF# 方式B：直接导出环境变量export ANTHROPIC_API_KEY="你的密钥"export CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS=64000
# 3. 安装依赖并构建pnpm installpnpm build# 4. 启动测试./shannon start -u https://你的目标网址 -r /你的代码仓库路径
4. 常用命令（npx 方式）
| 功能 | 命令 |
| — | — |
| 查看日志 | npx @keygraph/shannon logs
5. 工作区（Workspace）与断点续跑
- 每次运行都会自动创建一个工作区（例如 example-com_shannon-1771007534808）
- 想断点续跑只需加上 -w 工作区名称
- 示例：
# 首次运行（命名）npx @keygraph/shannon start -u https://example.com -r ./repo -w 我的审计项目# 以后继续运行相同任务（自动跳过已完成部分）npx @keygraph/shannon start -u https://example.com -r ./repo -w 我的审计项目
6. 高级配置（推荐创建配置文件）
复制模板：
cp configs/example-config.yaml ./my-config.yaml
编辑 my-config.yaml（支持登录、2FA、黑白名单等）：
YAML
# Optional: describe your target environment (max 500 chars)description: "Next.js e-commerce app on PostgreSQL. Local dev environment — .env files contain local-only credentials, not deployed to production."authentication: login_type: form login_url: "https://your-app.com/login" credentials: username: "[email protected]" password: "yourpassword" totp_secret: "LB2E2RX7XFHSTGCK" # Optional for 2FA login_flow: - "Type $username into the email field" - "Type $password into the password field" - "Click the 'Sign In' button" success_condition: type: url_contains value: "/dashboard"rules: avoid: - description: "AI should avoid testing logout functionality" type: path url_path: "/logout" focus: - description: "AI should emphasize testing API endpoints" type: path url_path: "/api"
使用配置文件运行：
npx @keygraph/shannon start -u https://example.com -r ./repo -c ./my-config.yaml
7. 平台特殊说明
Windows 用户：
- 强烈推荐使用 WSL2 + Ubuntu（最稳定）
- 或者用 Git + Docker Desktop
macOS / Linux：
- 直接使用即可。
测试本地应用：
- 用 http://host.docker.internal:端口 代替 localhost
Windows Defender 误报：
- 报告里的 PoC 代码可能被杀毒软件误报，建议把 Shannon 目录加入排除列表。
8. 输出位置
- npx 方式：~/.shannon/workspaces/
- 本地构建方式：./workspaces/
- 最终报告文件：deliverables/comprehensive_security_assessment_report.md
完成测试后，报告里只包含已成功利用的漏洞，并附带可直接复制的 PoC。
安装完成！ 现在你可以直接运行第一条命令开始渗透测试了：
npx @keygraph/shannon setupnpx @keygraph/shannon start -u http://你的网址 -r /你的代码路径
0x05 内部VIP星球介绍-V1.5（福利）
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