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Shannon AI

Shannon AI 是專為 Web 應用與 API 設計的 AI 滲透測試與應用安全套件,整合原始碼靜態分析與真實動態驗證,支援 Git/CI 整合與黑箱測試,產出含重現步驟與 PoC 的報告,協助團隊鎖定可驗證風險。
評分:
5
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AI 滲透測試程式碼感知安全測試SAST SCA 靜態分析瀏覽器自動化驗證 PoCCI/CD 整合安全掃描黑箱與白箱測試OWASP 風險檢測

Shannon AI 主要功能

統一整合 SAST、SCA、Secrets 與業務邏輯分析,形成程式碼級風險視圖
對接 Git/CI,支援差異掃描與持續運行,便於開發流程內使用
結合 LLM 推理與 AST/CFG/CPG,進行資料流與可達性判斷
透過瀏覽器自動化執行真實利用,生成可重現的 PoC 證據
靜態與動態結果關聯去重,僅保留經驗證的高置信發現
可在 Black Box 模式下對運行中應用進行測試
報告包含嚴重度、優先順序、CWE/OWASP 映射與修復建議
多智慧代理分階段協同,涵蓋偵察、分析、利用與報告流程
支援呼叫常用安全工具,並提供容器化部署選項
可處理登入與導航等認證流程,適配複雜業務路徑

Shannon AI 適用場景

在程式碼合併前觸發差異化安全檢查,輔助審查高風險改動
發布前對關鍵業務路徑開展端到端滲透驗證並生成報告
在持續整合流水線中執行週期性測試,發現回歸型漏洞
對外部暴露的運行中服務進行黑箱安全測試
評估第三方依賴與元件的可達性與風險優先順序
對敏感資訊外洩與組態錯誤進行驗證並收集證據
安全團隊統一管理 SAST/SCA/滲透結果,聚焦可重現問題
在合規或內控自評前進行白箱輔助測試,指導整改
為新功能上線前驗證認證、授權與會話安全
在沙盒環境中模擬真實攻擊鏈路,複核修復效果

Shannon AI 常見問題

QShannon AI 是什麼?

Shannon AI 是 Keygraph 提供的 AI 滲透測試與應用安全套件,結合靜態原始碼分析與動態利用驗證,面向 Web 應用與 API。

QShannon AI 覆蓋哪些漏洞類型?

涵蓋注入、XSS、SSRF、認證與授權繞過、權限提升、依賴風險、Secrets 外洩與業務邏輯問題等,範圍可隨配置與目標而變化。

Q如何在 CI/CD 流水線中使用 Shannon AI?

可與 Git/CI 整合,支援差異掃描,在建置或合併請求階段觸發檢測,並輸出可重現的報告與優先順序建議。

QShannon AI 是否支援黑箱測試?

支援。可對運行中應用執行黑箱測試,也可基於原始碼進行白箱優先分析與動態驗證。

QShannon AI 的測試結果以何種形式呈現?

生成滲透測試級報告,包含嚴重度、CWE/OWASP 映射、修復建議與可重現 PoC,並標註已利用、潛在或誤報。

QShannon AI 能處理複雜認證流程嗎?

提供處理登入、導航與多步認證的能力,適配常見業務流程;具體支援取決於實際配置與目標環境。

QShannon AI 部署方式有哪些?

支援容器化等部署方式,便於與現有工具鏈整合與環境隔離;具體步驟以官方文件為準。

QShannon AI 是否開源?有哪幾種版本?

提供 Shannon Lite(AGPL-3.0 開源版)與 Shannon Pro(商業版)兩種版本,可按需求選擇。

Q使用 Shannon AI 是否需要大量前期配置?

可在較少配置下開始使用,但認證流程、測試範圍與環境差異會影響實際配置量,建議在受控且授權的環境運行。

QShannon AI 會保證零誤報或完全覆蓋嗎?

不作此類保證。其策略是透過真實利用與可重現 PoC 驗證發現,從而降低誤報並聚焦高置信問題。

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