Shannon AI 滲透測試部署指南Linux、macOS、Windows 全平臺安裝配置【免費下載鏈接】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.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/shan/shannonShannon 是一款 AI 驅動的自動化滲透測試工具通過源碼分析加真實利用驗證只輸出有 PoC 的漏洞。本文解決 Shannon 部署 問題一套通用流程覆蓋 Windows、Linux、macOS 三個系統(tǒng)并給出 Docker 容器化方案和常見報錯處理。Shannon 環(huán)境要求速查系統(tǒng)LinuxUbuntu 20.04 / Debian 11、macOS 12、Windows 10/11 64 位經(jīng) WSL2 運行Docker 與 Docker Compose 可用工作節(jié)點和編排引擎都跑在容器里Node.js 18、pnpm 10倉庫是 pnpm 多包工程npm 直接裝會出問題內存 4GB 起步推薦 8GB一個 AI 供應商密鑰Anthropic、OpenAI、xAI 或 AWS Bedrock官方支持以 Claude 模型為準三平臺通用部署流程克隆 → 裝依賴構建 → 起編排引擎 → 發(fā)起首次掃描四步走完即可。1. 克隆倉庫git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/shan/shannon cd shannon2. 配置密鑰并安裝構建把.env.example復制為.env填入ANTHROPIC_API_KEY等供應商密鑰然后安裝依賴并構建pnpm install pnpm build3. 啟動 Temporal 引擎Temporal 是工作流編排引擎可理解為多智能體掃描流水線的調度器倉庫根目錄的docker-compose.yml直接可用docker compose up -d引擎監(jiān)聽 127.0.0.1:7233Web UI 在 http://localhost:8233 。4. 發(fā)起首次掃描./shannon start -u https://your-app.com -r /path/to/your-repo該命令自動構建/拉取 worker 鏡像、啟動工作節(jié)點容器目標倉庫以只讀方式掛載進容器報告寫入./workspaces/。平臺差異速覽以下三點之外其余步驟與通用流程一致。Shannon Linux 安裝原生 Docker 直接可用無需額外動作。若輸出文件報權限錯誤確認當前用戶能訪問 Docker socket 與 workspaces 目錄一般不需要 sudo。Shannon macOS 安裝先裝好 Docker Desktop 并啟動后續(xù)與 Linux 完全相同。掃描本機運行的應用時目標地址用http://host.docker.internal:3000代替localhost因為容器內訪問不到宿主機的 localhost。Shannon Windows 安裝官方僅支持 WSL2原生 Windows 和 Git Bash 都不行。裝 Docker Desktop 并在設置中啟用 Use the WSL 2 based engine然后在 WSL 內執(zhí)行通用流程。Temporal Web UI 從 Windows 瀏覽器訪問http://WSL IP:8233獲取Defender 可能誤報報告中的利用代碼給 Shannon 目錄加白名單即可。Shannon Docker 部署進階想徹底隔離掃描環(huán)境時把 worker 打成鏡像運行。倉庫 Dockerfile 基于 Chainguard Wolfi 最小鏡像已內置 Chromium 與 Playwright 瀏覽器依賴docker build -t shannon .docker run -it --rm -e ANTHROPIC_API_KEYyour-key -v $(pwd)/apps/worker/configs:/app/configs shannon容器默認命令即 worker 節(jié)點。依賴全部固化在鏡像里Shannon Docker 部署 在 Windows、Linux、macOS 上行為一致避免宿主 Node 版本或瀏覽器缺庫導致的差異報錯。效果與 Shannon 環(huán)境配置在無提示、源碼感知的 XBOW 基準中該流水線跑通了 104 個挑戰(zhàn)里約 96%含 96.15% 的公開成績高于同類工具與人工滲透水平一次完整掃描約 1 到 1.5 小時LLM 費用隨模型和復雜度浮動。用 YAML 配置文件控制掃描行為從 示例配置 復制一份再改。常用配置項authentication登錄 URL、憑據(jù)、TOTP 密鑰、自然語言登錄步驟vuln_classesinjection / xss / auth / authz / ssrf 五類漏洞模塊開關rules.avoid與rules.focus排除范圍與優(yōu)先范圍report最低嚴重度過濾、SARIF 輸出exploit: false跳過利用階段只做分析高頻報錯速查服務起不來 / 端口被占多為 Docker 未運行或舊容器殘留。解法docker compose down docker compose up -d后重試。依賴安裝失敗多為 Node 低于 18 或誤用 npm 安裝。解法換 Node 18改用pnpm install。workspaces 權限報錯容器內 pentest 用戶UID 1001寫不進工作區(qū)。解法給./workspaces/放寬寫權限后重新發(fā)起掃描。下一步建議先用示例配置對一個故意存在漏洞的目標如 Juice Shop完整跑通一次確認workspaces/里產(chǎn)出報告再切到自有目標網(wǎng)絡與平臺細節(jié)可查 docs/platforms.md?！久赓M下載鏈接】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.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/shan/shannon創(chuàng)作聲明：本文部分內容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考