# 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。




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## 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。


![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10916566/606761daef279ed187bb68ae83d9ed75.png)



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## 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    │
                    └──────────┬───────────┘
                               │
                               ▼
                    ┌──────────┴───────────┐
                    │          │           │
                    ▼          ▼           ▼
        ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
        │ Vuln Analysis   │ │ Vuln Analysis   │ │      ...        │
        │  (Injection)    │ │     (XSS)       │ │                 │
        └─────────┬───────┘ └─────────┬───────┘ └─────────┬───────┘
                  │                   │                   │
                  ▼                   ▼                   ▼
        ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
        │  Exploitation   │ │  Exploitation   │ │      ...        │
        │  (Injection)    │ │     (XSS)       │ │                 │
        └─────────┬───────┘ └─────────┬───────┘ └─────────┬───────┘
                  │                   │                   │
                  └─────────┬─────────┴───────────────────┘
                            │
                            ▼
                    ┌──────────────────────┐
                    │      Reporting       │
                    └──────────────────────┘

```

---

## 部署与运行全流程

### 环境准备

你只需要两样东西：

- **Docker**：Shannon 运行在容器中，确保环境隔离。安装地址：`https://docs.docker.com/get-docker/`
- **Anthropic API Key**（推荐）：从 `https://console.anthropic.com` 获取。也支持 Claude Code OAuth Token，或实验性地通过 OpenRouter 使用 OpenAI / Gemini 模型。

### 第一步：克隆项目

```bash
git clone https://github.com/KeygraphHQ/shannon.git
cd shannon
```

### 第二步：配置凭证

**方式 A：环境变量（推荐快速上手）**

```bash
export ANTHROPIC_API_KEY="你的API密钥"
export CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS=64000
```

**方式 B：创建 .env 文件（推荐长期使用）**

```bash
cat > .env << 'EOF'
ANTHROPIC_API_KEY=你的API密钥
CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS=64000
EOF
```

### 第三步：启动渗透测试

```bash
./shannon start URL=https://你的应用地址.com REPO=/你的源码路径
```

Shannon 会自动构建容器、启动工作流，并返回一个工作流 ID。整个测试在后台运行。

> **如果你在本地测试**：Docker 容器无法直接访问宿主机的 localhost，需要改用 `host.docker.internal`：
>

```bash
./shannon start URL=http://host.docker.internal:3000 REPO=/path/to/repo
```

### 第四步：监控进度

```bash
# 查看实时日志
./shannon logs

# 查询特定工作流的进度
./shannon query ID=shannon-1234567890

# 打开 Temporal Web UI 查看详细状态
open http://localhost:8233
```

### 第五步：查看结果

测试完成后，报告默认保存在 `./audit-logs/` 目录下：

```
audit-logs/{hostname}_{sessionId}/
├── session.json          # 会话指标数据
├── agents/               # 各 Agent 的执行日志
├── prompts/              # Prompt 快照（用于复现）
└── deliverables/
    └── comprehensive_security_assessment_report.md   # 最终安全评估报告
```

### 第六步：停止服务

```bash
# 停止容器（保留工作流数据）
./shannon stop

# 完全清理（删除所有数据）
./shannon stop CLEAN=true
```

---

## 普通用户/团队能用来做什么？

### 🔒 独立开发者 / 小团队

你可能没有预算请专业安全团队做渗透测试。Shannon 就是你的免费安全顾问——把你的 Side Project 或 SaaS 应用跑一遍，看看有没有明显的安全漏洞，防患于未然。

### 🏢 企业开发团队

将 Shannon 纳入 CI/CD 流程（Pro 版支持），每次重大发布前自动跑一轮渗透测试。不再依赖一年一次的安全审计，让安全测试跟上你的发布节奏。

### 🎓 安全学习者

对 Web 安全感兴趣但不知从何入手？搭建一个 OWASP Juice Shop 靶场，让 Shannon 跑一遍，然后仔细阅读它生成的报告——每个漏洞是怎么发现的、怎么利用的、怎么修复的，比看教程生动得多。

### 🛡️ 安全从业者

作为专业渗透测试的辅助工具，Shannon 可以在正式测试前快速扫一遍，帮你锁定重点攻击面，节省大量手工侦察时间。

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## 使用须知

- **切勿在生产环境运行**：Shannon 会执行真实攻击，可能修改数据、创建用户、触发副作用
- **必须获得授权**：只能测试你拥有或获得书面授权的系统，未授权扫描违法
- **费用提示**：一次完整测试大约耗时 1-1.5 小时，使用 Claude Sonnet 模型约花费 $50 USD
- **人工复核必不可少**：AI 仍可能产生幻觉内容，报告中的每个发现都应人工验证

---

## 写在最后

Shannon 代表了 AI 在网络安全领域的一个重要方向：不是替代安全工程师，而是把渗透测试从"一年一次的奢侈品"变成"随时可用的基础设施"。对于快速迭代的现代开发团队来说，这可能是补齐安全短板最务实的方式之一。

**项目地址**：https://github.com/KeygraphHQ/shannon  
**官网**：https://keygraph.io  
**Discord 社区**：https://discord.gg/KAqzSHHpRt


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数据库

Shannon是一款全自动AI渗透测试工具，采用多智能体架构模拟真实黑客攻击流程，从源代码分析到漏洞利用全程自动化。支持Docker一键部署，可集成CI/CD流程，在XBOW测试中达到96.15%成功率。开源项目已获10.6k星，适合开发者、安全团队进行日常漏洞检测，但需注意仅限授权环境使用。

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网络安全

漏洞扫描

安全测试

安全审计

流数据

智能体

数据流

Docker

GitHub

容器

Agent

SaaS

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