这两年，写代码这件事，已经被 AI 彻底“加速”了。
Claude Code、Cursor、OpenCode，各种 Agent 上线之后，一个人一天能干以前一周的活，功能迭代速度前所未有。
AI 确实让我们的开发效率提升了 10 倍。但在这个“猪突猛进”的背后，有一个细思极恐的问题被所有人选择性忽视了：
AI 写得越快，留下的安全坑就越多。
普通的逻辑 Bug 还能测出来，但那些深埋在代码里的 SQL 注入点、权限绕过逻辑、甚至是 AI 幻觉导致的后门，传统的静态扫描工具（SAST）根本扫不出来。
而人工渗透测试？太贵了，也太慢了，根本跟不上 AI 迭代的速度。
就在今天，GitHub Trending 榜首杀出了一个救星：Shannon。
当日收获 3.4K Star，总收藏量达到 12K。
它不仅仅是一个扫描器，它还是全球首个开源的全自动 AI 渗透测试员，通过多智能体 + Claude 驱动。它像一个 7x24 小时坐在你身边的顶级黑客，在你的代码上线前，进行无情的白盒审计和真实攻击。
聊一聊 Shannon
在 Shannon 出现之前，我们做安全测试通常用 SonarQube 或 OWASP ZAP。它们只会告诉你：“这里可能有个漏洞”。然后发给你一份 200 页的报告，里面 80% 是误报。
Shannon的逻辑完全不同。它是多智能体（Multi-Agent）架构的。
它拿到你的源代码后，会启动两个并行的 AI 大脑：
- 侦察兵（Recon Agent）： 阅读源码，分析 API 结构，寻找逻辑漏洞。
- 攻击手（Exploit Agent）： 根据侦察兵的情报，编写真实的攻击脚本（Python/Curl），并尝试执行。
这就好比你雇了一个不知疲倦的白帽黑客，在你的代码上线前，先把你的系统“打”一遍。
核心功能
- 完全自主运行：只需一条命令即可启动渗透测试。AI可处理从高级双因素身份验证/TOTP登录（包括使用Google登录）和浏览器导航到最终报告生成的所有操作，无需任何人工干预。
- 渗透测试人员级别的报告，包含可复现的漏洞利用：提供一份最终报告，重点关注已验证的、可利用的发现，并附有可复制粘贴的概念验证，以消除误报并提供可操作的结果。
- OWASP 关键漏洞覆盖范围：目前可识别和验证以下关键漏洞：注入、XSS、SSRF 和身份验证/授权失效，更多类型正在开发中。
- 代码感知动态测试：分析您的源代码以智能地指导其攻击策略，然后在运行的应用程序上执行实时、浏览器和命令行漏洞利用，以确认真实世界的风险。
- 由集成安全工具提供支持：通过利用领先的侦察和测试工具（包括Nmap、Subfinder、WhatWeb 和 Schemathesis）对目标环境进行深入分析，增强其发现阶段。
- 并行处理，更快出结果：更快获取报告。系统并行处理耗时最长的阶段，同时运行所有漏洞类型的分析和利用程序。
Shannon 是“动态”且“具备攻击性”的。
1、白盒审计 + 黑盒攻击
Shannon 采用了一种混合策略，上面也说过了其实，再再通俗点：
- 读代码（白盒）： 它会分析你的源代码，理解业务逻辑。
- 发攻击（黑盒）： 它会像真实黑客一样，构造 Payload，通过浏览器发起请求。
它不是告诉你“这行代码看起来不对”，而是直接生成一个攻击脚本（PoC），并在你的测试环境中运行。
2、专攻高危漏洞
它专注于挖掘那些静态工具很难发现的逻辑漏洞：
- SQL/命令注入： 试图接管数据库或服务器。
- XSS（跨站脚本）： 试图窃取用户 Cookie。
- 权限绕过（IDOR）： 试图访问别人的数据。
Shannon 最让我惊讶的一点是：
它真的做到了“一条命令跑完整个安全测试”。
典型流程包括：
- 拉起测试环境
- 自动完成登录（支持 2FA）
- 浏览器级真实操作
- 发现潜在漏洞
- 构造并执行攻击
- 验证漏洞是否可利用
- 生成可读性极强的安全报告
整个过程：
- 无需人工介入
- 无需手动配置规则
- 无需安全专家值守
这在以前，几乎是不敢想的。
它特别适合「AI 编程团队」，对做 AI 辅助开发、迭代频繁的都很有用。
Shannon 是 AI 编程时代的“安全防盗系统”。
AI 编程已经不可逆了。
真正成熟的团队，接下来拼的不是：谁写得更快；
而：谁更早补上安全这一环。
Shannon 并不是万能解药，但它至少做对了一件事：
用 AI，对抗 AI 带来的安全失速。
GitHub：
http://github.com/KeygraphHQ/shannon
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