Shannon是一款面向Web应用的完全自主AI渗透测试工具，通过代码分析识别攻击向量，并利用实时浏览器攻击进行验证。与传统仅标记潜在问题的静态分析工具不同，Shannon作为全自主渗透测试工具，不仅能识别攻击向量，还能主动执行真实攻击来验证漏洞。 [出自:jiwo.org]

技术优势与运行机制

该工具在XBOW基准测试中表现优于人工渗透测试人员和专有系统，标志着向持续安全测试的转变。Shannon模拟红队战术，覆盖侦察、漏洞分析、利用和报告全流程。其工作原理包括：

• 通过分析源代码映射数据流
• 部署并行Agent检测OWASP关键漏洞（如注入、XSS、SSRF和身份验证缺陷）
• 整合Nmap和浏览器自动化等工具
• 仅将可复现的PoC确认漏洞纳入专业级报告，最大限度减少误报

实测性能表现

在漏洞基准测试中，Shannon展现出超越静态扫描的实战能力：

这些结果证明Shannon具备完全攻陷应用的自主能力。

部署与应用场景

基于Anthropic的Claude Agent SDK开发，Shannon支持：

• 通过Docker对单体仓库或整合环境进行白盒测试
• 双因素认证登录
• CI/CD流水线集成

提供两个版本：

• Lite版（AGPL-3.0协议）适合研究人员
• Pro版增加面向企业的LLM数据流分析功能

典型测试耗时1-1.5小时，成本约50美元，产出包括执行摘要和PoC等交付物。在开发团队使用Claude等AI编程工具加速的背景下，Shannon可实现非生产环境的每日安全测试，弥补年度渗透测试的覆盖缺口。

开发者强调需获得授权后合规使用，警告避免在生产环境运行可能造成破坏的攻击测试。该工具已在GitHub开源，欢迎社区贡献以扩展检测范围。

参考来源：

Shannon – AI Pentesting Tool that Autonomously Checks for Code Vulnerabilities and Executes Real Exploits