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如何用 Shannon 跑完一次 AI 自动化渗透测试：从安装到漏洞报告的完整指南

【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

Shannon 是一款面向 Web 应用与 API 的 AI 自动化渗透测试工具：它会阅读你的源代码、规划攻击路径，然后真正执行漏洞利用来"证明"问题存在，最终产出一份带可利用证据的安全报告。如果你希望把渗透测试从"一年一次的人工作业"变成一条可重复执行的命令，这篇指南会带你走完全流程——包括环境准备、首次扫描、报告解读、进阶定制和排障。

一、先搞清楚它帮你解决什么问题

传统渗透测试贵、慢、依赖个人经验，而代码每天都在上线。Shannon 把这件事变成了一条命令：你把目标应用和（可选的）源码交给它，剩下的侦察、漏洞分析、利用验证、报告撰写都由多个 AI 代理自动完成。

几个可以直接用来评估价值的硬指标：

它的内部流水线分五个阶段，你在报告里看到的内容就按这条线组织：

1. 预侦察：扫描源码，识别框架、入口点和数据流
2. 侦察：在运行中的应用上做攻击面测绘
3. 漏洞分析：按注入 / XSS / SSRF / 认证 / 授权五个方向并行分析
4. 漏洞利用：执行真实攻击，无法复现的假设会被丢弃
5. 报告生成：汇总已验证发现、利用证据与修复建议

二、零基础上手：一条最短路径跑通首次渗透测试

⚠️ Shannon 会主动执行真实攻击（创建用户、提交表单、触发出站请求等）。只对你自有或已获书面授权的目标运行，且不要指向生产环境。

第 1 步：确认环境满足要求

第 2 步：克隆、配置、构建

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/shan/shannon cd shannon cp .env.example .env # 编辑 .env，至少写入你的 API 密钥 nano .env

.env中关键的一行：

ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key_here

然后安装依赖并构建：

npm install npm run build

第 3 步：启动基础设施并发起首次扫描

Shannon 用 Temporal 做工作流编排，Docker Compose 负责拉起配套服务：

docker-compose up -d

服务起来后，浏览器访问http://localhost:8233可以打开 Temporal Web UI，实时观察工作流执行到哪一步。

接着准备一份目标配置文件（仓库内自带示例，可对照 示例配置 和 配置文档）：

target: "https://your-target-app.com" source: "/path/to/target/source/code" # 可选；提供源码可启用白盒分析 outputDir: "./audit-logs/my-test-run" timeout: 3600 vulnerabilityTypes: - auth - authz - injection - xss - ssrf

最后一条命令启动扫描：

./shannon start --config configs/my-test-config.yaml

从这一刻起你可以去忙别的——预侦察、漏洞分析、利用、报告五个阶段会自动依次执行。

三、看懂产出：一次扫描结束后你会拿到什么

扫描结束后，打开配置里指定的outputDir，你会看到三类东西。理解它们的分工，就能快速判断"这次测试到底证出了什么"。

1. 综合评估报告（先看这个）

• 路径：deliverables/comprehensive_security_assessment_report.md
• 内容：测试范围、各漏洞类型的发现摘要、关键风险概览

2. 分类型的漏洞分析报告

针对每类漏洞各出一份详细分析，例如：

3. 利用证据（报告的"硬货"）

Shannon 只把真的打穿了的漏洞写进最终结论，证据文件长这样：

• auth_exploitation_evidence.md：认证绕过利用证据（含可复现的请求与响应）
• xss_exploitation_evidence.md：XSS 利用证据

想感受真实报告的形态，可以直接读仓库里的三份样例（针对故意存在漏洞的应用生成）：OWASP Juice Shop 报告、c{api}tal API 报告、OWASP crAPI 报告。

四、按需定制：工作流、CI/CD 与多模型

跑通第一次之后，下面三种玩法可以按需取用。

自定义测试工作流

五个阶段的编排逻辑集中在 工作流定义源码。如果你有特殊的检测规则或需要接入额外的安全工具，可以在此处修改或扩展；提示词模板在 prompts 目录 中维护。

集成进 CI/CD

把一次渗透测试固化为一条构建脚本，每次代码提交后自动执行：

"scripts": { "security:test": "./shannon start --config configs/ci-config.yaml" }

切换模型或接入网关

Shannon 支持通过 claude-code-router 路由到不同 LLM 提供商。编辑 docker-compose.yml 中的 router 服务配置即可启用，用于平衡测试准确性与成本；模型与厂商的选择细节见 AI providers 文档。

五、排障清单：4 个常见症状与对应解法

六、开始前请知道的三件事

• 耗时与成本：一次完整运行约 1 ~ 1.5 小时，且会产生 LLM API 调用费用，具体取决于模型定价与应用复杂度。
• 需要人工复核：AI 生成的报告可能包含支撑不足或错误的细节，发布给团队前请人工确认关键结论。
• 授权边界：Shannon 不是被动扫描器，它可能改变目标应用状态。使用沙箱、测试环境或可丢弃数据的环境运行；授权与限制细节见 安全说明。

按以上步骤，你得到的不只是一份"可能有问题"的清单，而是一份每条发现都带可复现利用证据、可以直接交给开发团队修复的渗透测试报告。

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