Shannon自动化渗透测试实战从安装到漏洞报告只需四步【免费下载链接】shannonShannon is an AI pentester for web applications and APIs. It analyzes your source code, identifies attack vectors, and executes real exploits to prove vulnerabilities before they reach production.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/shan/shannon渗透测试一年跑一次但代码每次发布都可能带进新漏洞。剩下的日子靠什么覆盖想在本地用命令行跑完整自动化渗透测试看 Shannon它先读你的源码规划攻击路径再真实执行漏洞利用漏洞报告里只列能证明的。读完本文你能从源码装起 Shannon、跑通一次完整扫描、读懂它生成的报告。Shannon 渗透测试启动界面系统初始化并检查工具可用性。动手之前三步装好ShannonShannon 的 worker 跑在 Docker 容器里你本机只需要运行 CLI。三项前置Docker必需、Node.js 18、pnpm外加一个 AI 提供商密钥。1. 克隆仓库。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/shan/shannon cd shannon2. 配置模型凭证。Shannon 支持 Anthropic、OpenAI、xAI、AWS Bedrock 四类提供商其中 Claude 模型官方支持最好。cp .env.example .env然后在.env里填入ANTHROPIC_API_KEY。模型默认是anthropic:claude-sonnet-4-6改法见 docs/ai-providers.md。⚠️ 踩坑提示Anthropic 和 OpenAI 对网络安全类负载有实时防护扫描中途被拒时先按官方指引完成安全测试者认证再跑。3. 装依赖并构建。pnpm install pnpm build构建完成后仓库根目录就有./shannon脚本本文所有命令都走它。Shannon扫描配置文件怎么写最简用法只给两个命令行参数目标 URL 和源码路径。想进一步控制扫描就写一份 YAML 配置可参考 apps/worker/configs/example-config.yaml。vuln_classes: [injection, xss, auth, authz, ssrf] rules: focus: - type: url_path value: /api/v2/user-profilevuln_classes决定扫哪几类漏洞。rules.focus和rules.avoid圈定测试面适合只覆盖个别模块。目标需要登录时把登录页、账号、逐步登录动作填进authentication段Shannon 会先自动登录再开测。只想分析不动手利用把exploit设为false即可。跑一次渗透测试并观察输出./shannon start -u https://your-app.com -r /path/to/your-repo它把仓库以只读方式挂进临时 worker 容器再按顺序执行预侦察先读源码摸清目标底细、侦察映射在线攻击面、漏洞分析、利用、报告。写了配置就加-c /path/to/your-config.yaml用-w给这次扫描起个工作区存放扫描状态与产物的目录名。⚠️ 踩坑提示Shannon 会真实发送攻击请求可能创建账号、改动数据只对你拥有的沙箱或本地开发环境跑。完整跑一遍约 1~1.5 小时。Shannon 自动执行侦察、漏洞分析与利用最终生成渗透测试报告。观察进度./shannon status ./shannon logs workspace也可以打开http://localhost:8233的 Temporal Web UI看到工作流里每个 agent 的状态漏洞分析阶段多个 agent 按类并行界面里能看到各类跑到了哪一步。⚠️ 踩坑提示中止运行执行./shannon stop加--clean会连工作区数据一起删除加--yes跳过确认。跑通之后看懂最终漏洞报告运行目录顶层只有最终报告Security-Assessment-Report.md其余都在.shannon/子目录分阶段分析材料、agent 日志、截图脚本、会话状态。源码构建模式存在./workspaces/npx 模式存在~/.shannon/workspaces/。报告以执行摘要和分类型小结开头然后逐个漏洞列出位置、影响、严重度和复现步骤。可以对照 sample-reports/ 下的样例在故意留洞的 OWASP Juice Shop 上Shannon 产出了 20 个漏洞的报告每个都带复现命令。只有被真实利用证明的漏洞才进报告证不了的假设会被丢弃。需要机器可读输出时在配置里开启report.sarif: true报告会旁路生成 SARIF 日志。恢复中断的扫描每个 agent 的进度都有检查点。给运行起名后同名重跑就会从断点续起不重复已完成的工作./shannon start -u https://your-app.com -r /path/to/your-repo -w q1-audit./shannon workspaces可列出全部工作区。注意恢复时 URL 必须与原运行一致不一致会被拒绝防止跨目标污染。换模型或换提供商一个变量SHANNON_AI_MODEL格式provider:model-id同时决定提供商和模型换模型只改两行export OPENAI_API_KEYsk-... export SHANNON_AI_MODELopenai:gpt-5.5源码构建模式从.env读同样的变量。不确定怎么填密钥时npx keygraph/shannon setup的交互式向导会逐项引导你配好。Claude 支持最好其他模型未必能同样稳定地遵循指令。现在就把.env里的密钥换成你自己的挑一个能本地部署的目标跑第一次扫描然后读那份报告。【免费下载链接】shannonShannon is an AI pentester for web applications and APIs. It analyzes your source code, identifies attack vectors, and executes real exploits to prove vulnerabilities before they reach production.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/shan/shannon创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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