Shannon AI
Fonctionnalités de Shannon AI
Cas d'usage de Shannon AI
FAQ sur Shannon AI
QQu’est-ce que Shannon AI ?
Shannon AI est la suite de tests d’intrusion IA et de sécurité applicative de Keygraph, mêlant analyse statique du code et validation dynamique, dédiée aux applications Web et API.
QQuelles vulnérabilites couvre Shannon AI ?
Injections, XSS, SSRF, contournements d’authentification/autorisation, élévation de privilèges, risques de dépendances, fuites Secrets et problèmes de logique métier, extensibles selon la configuration.
QComment utiliser Shannon AI dans une pipeline CI/CD ?
S’intègre à Git/CI avec scan différentiel, se déclenche lors des builds ou pull requests et restitue un rapport exploitable avec priorité et preuves.
QShannon AI gère-t-il le black-box ?
Oui, il peut attaquer une application en production en black-box ou combiner analyse white-box et validation dynamique.
QSous quelle forme sont présentés les résultats ?
Rapport de type pentest : sévérité, mapping CWE/OWASP, recommandations et PoC reproductibles, avec statut exploité, potentiel ou faux positif.
QShannon AI gère-t-il les parcours d’authentification complexes ?
Oui : login, navigation, authentification multi-étapes ; la compatibilité dépend de la configuration et de l’environnement cible.
QQuels modes de déploiement sont disponibles ?
Déploiement containerisé et autres, facilitant l’intégration dans l’existant ; référez-vous à la documentation officielle.
QShannon AI est-il open source ? Quelles versions ?
Deux versions : Shannon Lite (AGPL-3.0, open source) et Shannon Pro (commerciale), au choix selon les besoins.
QFaut-il beaucoup de configuration initiale ?
Lancement possible avec peu de paramètres ; toutefois, auth, périmètre et environnement peuvent nécessiter un réglage adapté. Toujours exécuter dans un environnement contrôlé et autorisé.
QShannon AI garantit-il zéro faux positif ou une couverture totale ?
Non. La stratégie repose sur l’exploitation réelle et les PoC reproductibles pour réduire les faux positifs et concentrer l’attention sur les findings à haute confiance.
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