Shannon AI 渗透测试框架 — AI Agent 自动化安全测试

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Keygraph 开源的 AI 自动化渗透测试框架 Shannon，通过代码分析+动态验证的方式，帮助开发团队在应用上线前发现真实可利用的安全问题。

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作者：小红书/@无糖AI

Shannon 是 Keygraph 开源的 AI 自动化渗透测试框架，通过代码分析 + 动态验证的方式，帮助开发团队在应用上线前发现真实可利用的安全问题。

随着 AI Coding 工具快速普及，代码生成速度越来越快，但安全审计往往仍停留在人工周期性检查阶段。Shannon 的目标就是把安全测试引入 AI Agent 时代：它会分析 Web 应用源码，理解潜在攻击面，然后结合浏览器自动化和工具链进行动态验证，只保留能够被实际证明的问题，而不是简单输出大量理论风险。

项目架构

项目采用 Agent 化架构，将安全分析拆分为侦察、漏洞分析、验证和报告等阶段，并支持针对常见 Web 安全风险进行检测，例如注入、XSS、SSRF、认证与授权问题等。最终报告会提供可复现的验证结果，帮助开发者更准确地定位和修复问题。

主要特点

• AI Agent 自动化安全测试 — Agent 驱动全流程安全分析
• 源码分析 + 动态验证结合 — 不止静态扫描，还会实际触发漏洞
• 只报告经过验证的问题 — 过滤理论风险，聚焦可利用漏洞
• 支持 Web 应用和 API 测试 — 覆盖前后端全栈
• 自动生成安全评估报告 — 提供可复现的验证结果

应用场景

• AI 应用安全评估
• DevSecOps 流程集成
• Web 应用安全测试
• CI/CD 安全检查
• AI Agent 安全研究

仓库：KeygraphHQ/shannon

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