1. 项目定位与用途
Shannon 是一个自主的白盒 AI 渗透测试框架，专为 Web 应用程序和 API 设计。它结合源代码分析与动态测试，自动识别和验证安全漏洞，生成包含可复现概念验证的详细报告，帮助开发团队在代码进入生产环境前发现并修复安全问题。该工具采用 monorepo 结构，包含 CLI 和 Worker 两个核心应用，支持 Docker 部署和 CI/CD 集成。
项目档案命令行工具
KeygraphHQ/shannon CLI 工具：安装、命令与使用场景
KeygraphHQ/shannon：Shannon 是一个自主的白盒 AI 渗透测试工具，专为 Web 应用程序和 API 设计，通过分析源代码并执行真实攻击验证漏洞，帮助团队在代本页整理它解决什么问题、适用场景、安装方式和使用方法。
AI 总结
Shannon 是一个自主的白盒 AI 渗透测试工具，专为 Web 应用程序和 API 设计，通过分析源代码并执行真实攻击验证漏洞，帮助团队在代码部署前发现并修复安全问题。
中文项目介绍
Shannon 是由 Keygraph 开发的自主白盒 AI 渗透测试工具，专注于 Web 应用程序和 API 的安全评估。它通过分析应用程序的源代码识别潜在攻击向量，然后使用浏览器自动化和命令行工具执行真实的漏洞利用，仅报告已验证的可利用漏洞。
该工具解决了传统渗透测试频率低（通常每年一次）与持续交付开发模式之间的安全差距问题。在现代开发环境中，团队可以每天多次部署代码，但安全验证往往滞后，导致漏洞可能不知不觉进入生产环境。Shannon 提供按需、自动化的渗透测试，可针对每次构建或发布运行，实现安全左移。
Shannon 适用于 CI/CD 管道集成、本地开发阶段安全评估、生产部署前验证等场景。它支持多种 AI 服务提供商（Anthropic、OpenAI、OpenRouter、AWS Bedrock 等），可通过配置文件自定义测试参数，自动处理 2FA/TOTP 登录（包括 SSO），并生成包含可复制粘贴概念验证的详细报告。
详细信息与使用说明
2. 解决的问题
传统渗透测试通常每年进行一次，与现代持续交付开发模式存在巨大安全差距。团队可能每天多次部署代码，但安全验证严重滞后，导致漏洞可能不知不觉进入生产环境。Shannon 通过提供按需、自动化的渗透测试，可针对每次构建或发布运行，实现安全左移，填补这一关键安全空白。它确保只有经过验证的可利用漏洞才会被报告，减少误报干扰。
3. 适用场景
Shannon 主要适用于：CI/CD 管道中集成自动化安全测试；本地开发阶段对 Web 应用程序进行安全评估；部署到生产环境前验证和证明漏洞；对 API 进行持续的安全监控和测试；资源有限的团队需要频繁的安全测试。需要注意的是，Shannon 是白盒测试工具，要求访问应用程序源代码和仓库布局，不适用于黑盒测试场景。
4. 安装方式
Shannon 提供多种安装方式：最简单的是通过 npx 直接使用：npx @keygraph/shannon；支持 Docker 部署，提供 docker-compose.yml 和 Dockerfile；本地开发可使用 pnpm 安装依赖（[email protected]）。无论哪种方式，都需要配置环境变量：复制 .env.example 并填写 AI 服务提供商 API 密钥。支持 Anthropic（默认）、OpenAI、OpenRouter、AWS Bedrock 等多种提供商，还支持路由器模式切换不同模型。
5. 使用方式
使用 Shannon 只需单命令启动完整渗透测试，工具自动处理源代码分析、攻击识别和漏洞验证。白盒测试模式要求访问应用程序源代码和仓库布局。工具自动处理 2FA/TOTP 登录流程（包括 SSO）和浏览器导航。最终报告仅包含已验证的可利用漏洞，每个漏洞附带可复制粘贴的概念验证。可通过 apps/worker/configs/example-config.yaml 配置文件自定义测试参数、认证规则和聚焦/避免目标。
6. 补充说明或实现特点
Shannon 采用两阶段流水线架构：第一阶段静态分析（SAST/SCA/密钥扫描）生成攻击向量，第二阶段动态渗透测试验证漏洞。使用 Code Property Graph (CPG) 统一表示代码结构，进行数据流和控制流分析。AI 模块驱动攻击策略，审计模块负责漏洞验证和报告生成。集成 Nmap、Subfinder、WhatWeb、Schemathesis 等外部工具进行侦察和发现。会话管理器处理认证状态和浏览器会话，支持并行处理多个渗透测试流水线。
思维导图
KeygraphHQ/shannon
常见问题
KeygraphHQ/shannon 是做什么的？
Shannon 是一个自主的白盒 AI 渗透测试工具，专为 Web 应用程序和 API 设计，通过分析源代码并执行真实攻击验证漏洞，帮助团队在代码部署前发现并修复安全问题。
KeygraphHQ/shannon 适合用在什么场景？
Shannon 是一个自主的白盒 AI 渗透测试框架，专为 Web 应用程序和 API 设计。它结合源代码分析与动态测试，自动识别和验证安全漏洞，生成包含可复现概念验证的详细报告，帮助开发团队在代码进入生产环境前发现并修复安全问题。该工具采用 monorepo 结构，包含 CLI 和 Worker 两个核心应用，支持 Docker 部署和 CI/CD 集成。
KeygraphHQ/shannon 如何安装？
Shannon 提供多种安装方式：最简单的是通过 npx 直接使用：npx @keygraph/shannon；支持 Docker 部署，提供 docker-compose.yml 和 Dockerfile；本地开发可使用 pnpm 安装依赖（[email protected]）。无论哪种方式，都需要配置环境变量：复制 .env.example 并填写 AI 服务提供商 API 密钥。支持 Anthropic（默认）、OpenAI、OpenRouter、AWS Bedrock 等多种提供商，还支持路由器模式切换不同模型。
KeygraphHQ/shannon 如何开始使用？
使用 Shannon 只需单命令启动完整渗透测试，工具自动处理源代码分析、攻击识别和漏洞验证。白盒测试模式要求访问应用程序源代码和仓库布局。工具自动处理 2FA/TOTP 登录流程（包括 SSO）和浏览器导航。最终报告仅包含已验证的可利用漏洞，每个漏洞附带可复制粘贴的概念验证。可通过 apps/worker/configs/example-config.yaml 配置文件自定义测试参数、认证规则和聚焦/避免目标。