Shannon：Keygraph 开源 AI 渗透测试框架，从源码分析到真实漏洞利用
原创
Arthur
Arthur
C4安全
2026年6月24日 09:22
江苏
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简介-主要功能
- 完全自主的渗透测试流程
Shannon只需一个命令即可启动完整的渗透测试流程。系统自动处理从侦察到报告生成的所有阶段，包括目标识别、技术栈分析、攻击面映射、漏洞分析和实际利用。这种端到端的自动化使得非安全专家也能轻松运行专业的渗透测试。
- 白盒源代码感知分析
与传统的黑盒扫描器不同，Shannon能够访问和分析应用程序的源代码。它通过代码审查理解应用程序的业务逻辑、数据流和控制流，从而指导攻击策略。这种代码感知能力使得Shannon能够发现那些仅通过外部观察难以识别的深层漏洞。
- 可复现的漏洞证明
Shannon坚持“无漏洞利用，不报告”的原则。每个被报告的漏洞都附有可复制粘贴的漏洞证明（PoC），开发团队可以立即验证漏洞的真实性和严重程度。这种实践导向的方法大大减少了安全团队和开发团队之间的摩擦。
- OWASP漏洞全面覆盖
系统专门针对OWASP Top 10中的关键类别进行优化，包括注入攻击（SQLi、命令注入）、跨站脚本（XSS）、服务器端请求伪造（SSRF）以及身份验证和授权漏洞。每个漏洞类别都有专门的智能体进行分析和利用。
- 并行处理架构
为了提高测试效率，Shannon采用并行处理架构。漏洞分析和利用阶段在所有攻击类别中同时运行，这意味着注入攻击、XSS、SSRF等测试可以并行进行，而不是顺序执行，大大缩短了整体测试时间。
- 集成安全工具链
Shannon在侦察和发现阶段集成了行业标准的工具，包括Nmap（端口扫描）、Subfinder（子域名发现）、WhatWeb（技术栈识别）和Schemathesis（API测试）。这些工具的输出被整合到AI的分析过程中，提供更全面的攻击面视图。
- 多模型AI支持
除了原生的Anthropic Claude模型支持外，Shannon还兼容AWS Bedrock和Google Vertex AI，用户可以根据自己的基础设施偏好选择AI后端。系统使用三种模型层级：小型模型用于摘要任务，中型模型用于安全分析，大型模型用于深度推理。
- 工作空间和恢复功能
Shannon支持工作空间概念，允许用户为每次测试运行指定自定义名称。如果测试因故中断，可以从上次完成的地方恢复，跳过已经成功完成的智能体，避免重复工作，节省时间和API调用成本。
部署与运行全流程
环境准备
想要运行这个AI，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
代码语言：
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）
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）
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
./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：
./shannon start URL=http://host.docker.internal:3000 REPO=/path/to/repo
第四步：监控进度
# 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
# 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
GitHub地址官方仓库地址：
https://github.com/KeygraphHQ/shannon
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帮会简介
《安全渗透感知》是FreeBuf知识大陆的重量级帮会，帮会致力于漏洞POC/EXP、红队攻防实战，是系统化从基础入门到实战漏洞挖掘的教程社区，包含团队自整的挖掘注意点和案例，还包含分享的渗透经验、SRC漏洞案例、代码审计、挖洞思路等高价值资源。
内容框架（持续新增中）
目前已有「700+」小伙伴加入了帮会
加入方式
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