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Shannon AI

Shannon AIは、WebアプリケーションとAPI向けのAI活用型ペネトレーションテスト&アプリケーションセキュリティスイートです。静的ソースコード解析と実動環境での動的検証を融合し、Git/CI連携やブラックボックステストに対応。再現手順とPoCを含むレポートを出力し、チームが検証可能なリスクに集中できるように支援します。
AI ペネトレーションテストコード解析型セキュリティテストSAST SCA 静的解析ブラウザ自動化 PoCCI/CD セキュリティスキャンブラックボックス・ホワイトボックステストOWASP リスク検出

Shannon AIの機能

SAST、SCA、Secrets、ビジネスロジック解析を統合し、コードレベルのリスクビューを構築
Git/CIと連携し、差分スキャンと継続実行をサポート。開発フローに組み込み可能
LLM推論とAST/CFG/CPGを組み合わせ、データフローと到達可能性を判定
ブラウザ自動化で実際の攻撃を実行し、再現可能なPoCエビデンスを生成
静的・動的結果を関連付けて重複除去し、検証済みの高信頼発見のみを残す
ブラックボックスモードで稼働中アプリケーションをテスト可能
レポートに深刻度、優先順位、CWE/OWASPマッピング、修正提案を含む
マルチエージェントが段階的に協調し、偵察・解析・利用・レポートをカバー
主要セキュリティツールを呼び出し、コンテナデプロイメントオプションを提供
ログイン・ナビゲーションなど認証フローに対応し、複雑なビジネスパスに適合

Shannon AIの使用例

コードマージ前に差分セキュリティチェックを実行し、高リスク変更をレビュー支援
リリース前に重要ビジネスパスでエンドツーエンド浸透検証を実施しレポート化
CIパイプラインで定期的にテストを実行し、回帥型脆弱性を検出
外部公開中の稼働サービスに対してブラックボックスセキュリティテストを実施
サードパーティ依存コンポーネントの到達性とリスク優先度を評価
機密情報漏洩・設定ミスを検証しエビデンスを収集
セキュリティチームがSAST/SCA/ペネトレーション結果を統合管理し、再現可能な問題に集中
コンプライアンス・内部統制事前にホワイトボックス補助テストで指摘事項を抽出
新機能リリース前に認証・認可・セッションセキュリティを検証
サンドボックス環境で実攻撃チェーンをシミュレートし、修正効果を再確認

Shannon AIに関するよくある質問

QShannon AIとは?

Shannon AIはKeygraphが提供するAI活用型ペネトレーションテスト&アプリケーションセキュリティスイートです。静的ソース解析と動的利用検証を組み合わせ、WebアプリケーションとAPIを対象にしています。

QShannon AIで検出できる脆弱性は?

インジェクション、XSS、SSRF、認証・認可バイパス、権限昇格、依存リスク、Secrets漏洩、ビジネスロジックの問題などをカバー。設定とターゲットにより範囲は変動します。

QCI/CDパイプラインでShannon AIを使うには?

Git/CIと連携し、差分スキャンに対応。ビルドやマージリクエスト時に検査をトリガーし、再現可能なレポートと優先度アドバイスを出力します。

QShannon AIはブラックボックステストに対応していますか?

はい。稼働中アプリケーションに対してブラックボックステストを実行可能です。ソースコードベースのホワイトボックス解析と組み合わせることも可能です。

QShannon AIのテスト結果はどのような形式ですか?

ペネトレーションレベルのレポートを生成。深刻度、CWE/OWASPマッピング、修正提案、再現可能なPoCを含み、利用済・潜在・誤報を明記します。

Q複雑な認証フローにも対応しますか?

ログイン、ナビゲーション、多要素認証にも対応し、一般的なビジネスフローに適合します。詳細は設定とターゲット環境に依存します。

QShannon AIの導入方法は?

コンテナ形式などでデプロイ可能で、既存ツールチェーンや環境分離と連携しやすくなっています。詳細は公式ドキュメントをご参照ください。

QShannon AIはオープンソースですか?バリエーションは?

Shannon Lite(AGPL-3.0 オープンソース版)とShannon Pro(商用版)の2種類をご用意し、ご要望に応じて選択可能です。

QShannon AIを使うために大量の初期設定が必要ですか?

最小限の設定で利用開始可能ですが、認証フローやテスト範囲、環境差異により設定量は変化します。許可を得た管理環境での実行を推奨します。

QShannon AIはゼロ誤報や完全網羅を保証しますか?

そのような保証は行っていません。実際の利用と再現可能なPoCで発見を検証し、誤報を抑えて高信頼の問題に集中する方針です。

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