Shannon AI 渗透测试部署指南Linux、macOS、Windows 全平台安装配置【免费下载链接】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.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/shan/shannonShannon 是一款 AI 驱动的自动化渗透测试工具通过源码分析加真实利用验证只输出有 PoC 的漏洞。本文解决 Shannon 部署 问题一套通用流程覆盖 Windows、Linux、macOS 三个系统并给出 Docker 容器化方案和常见报错处理。Shannon 环境要求速查系统LinuxUbuntu 20.04 / Debian 11、macOS 12、Windows 10/11 64 位经 WSL2 运行Docker 与 Docker Compose 可用工作节点和编排引擎都跑在容器里Node.js 18、pnpm 10仓库是 pnpm 多包工程npm 直接装会出问题内存 4GB 起步推荐 8GB一个 AI 供应商密钥Anthropic、OpenAI、xAI 或 AWS Bedrock官方支持以 Claude 模型为准三平台通用部署流程克隆 → 装依赖构建 → 起编排引擎 → 发起首次扫描四步走完即可。1. 克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/shan/shannon cd shannon2. 配置密钥并安装构建把.env.example复制为.env填入ANTHROPIC_API_KEY等供应商密钥然后安装依赖并构建pnpm install pnpm build3. 启动 Temporal 引擎Temporal 是工作流编排引擎可理解为多智能体扫描流水线的调度器仓库根目录的docker-compose.yml直接可用docker compose up -d引擎监听 127.0.0.1:7233Web UI 在 http://localhost:8233 。4. 发起首次扫描./shannon start -u https://your-app.com -r /path/to/your-repo该命令自动构建/拉取 worker 镜像、启动工作节点容器目标仓库以只读方式挂载进容器报告写入./workspaces/。平台差异速览以下三点之外其余步骤与通用流程一致。Shannon Linux 安装原生 Docker 直接可用无需额外动作。若输出文件报权限错误确认当前用户能访问 Docker socket 与 workspaces 目录一般不需要 sudo。Shannon macOS 安装先装好 Docker Desktop 并启动后续与 Linux 完全相同。扫描本机运行的应用时目标地址用http://host.docker.internal:3000代替localhost因为容器内访问不到宿主机的 localhost。Shannon Windows 安装官方仅支持 WSL2原生 Windows 和 Git Bash 都不行。装 Docker Desktop 并在设置中启用 Use the WSL 2 based engine然后在 WSL 内执行通用流程。Temporal Web UI 从 Windows 浏览器访问http://WSL IP:8233获取Defender 可能误报报告中的利用代码给 Shannon 目录加白名单即可。Shannon Docker 部署进阶想彻底隔离扫描环境时把 worker 打成镜像运行。仓库 Dockerfile 基于 Chainguard Wolfi 最小镜像已内置 Chromium 与 Playwright 浏览器依赖docker build -t shannon .docker run -it --rm -e ANTHROPIC_API_KEYyour-key -v $(pwd)/apps/worker/configs:/app/configs shannon容器默认命令即 worker 节点。依赖全部固化在镜像里Shannon Docker 部署 在 Windows、Linux、macOS 上行为一致避免宿主 Node 版本或浏览器缺库导致的差异报错。效果与 Shannon 环境配置在无提示、源码感知的 XBOW 基准中该流水线跑通了 104 个挑战里约 96%含 96.15% 的公开成绩高于同类工具与人工渗透水平一次完整扫描约 1 到 1.5 小时LLM 费用随模型和复杂度浮动。用 YAML 配置文件控制扫描行为从 示例配置 复制一份再改。常用配置项authentication登录 URL、凭据、TOTP 密钥、自然语言登录步骤vuln_classesinjection / xss / auth / authz / ssrf 五类漏洞模块开关rules.avoid与rules.focus排除范围与优先范围report最低严重度过滤、SARIF 输出exploit: false跳过利用阶段只做分析高频报错速查服务起不来 / 端口被占多为 Docker 未运行或旧容器残留。解法docker compose down docker compose up -d后重试。依赖安装失败多为 Node 低于 18 或误用 npm 安装。解法换 Node 18改用pnpm install。workspaces 权限报错容器内 pentest 用户UID 1001写不进工作区。解法给./workspaces/放宽写权限后重新发起扫描。下一步建议先用示例配置对一个故意存在漏洞的目标如 Juice Shop完整跑通一次确认workspaces/里产出报告再切到自有目标网络与平台细节可查 docs/platforms.md。【免费下载链接】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.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/shan/shannon创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Shannon AI 渗透测试部署指南：Linux、macOS、Windows 全平台安装配置
Shannon AI 渗透测试部署指南Linux、macOS、Windows 全平台安装配置【免费下载链接】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.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/shan/shannonShannon 是一款 AI 驱动的自动化渗透测试工具通过源码分析加真实利用验证只输出有 PoC 的漏洞。本文解决 Shannon 部署 问题一套通用流程覆盖 Windows、Linux、macOS 三个系统并给出 Docker 容器化方案和常见报错处理。Shannon 环境要求速查系统LinuxUbuntu 20.04 / Debian 11、macOS 12、Windows 10/11 64 位经 WSL2 运行Docker 与 Docker Compose 可用工作节点和编排引擎都跑在容器里Node.js 18、pnpm 10仓库是 pnpm 多包工程npm 直接装会出问题内存 4GB 起步推荐 8GB一个 AI 供应商密钥Anthropic、OpenAI、xAI 或 AWS Bedrock官方支持以 Claude 模型为准三平台通用部署流程克隆 → 装依赖构建 → 起编排引擎 → 发起首次扫描四步走完即可。1. 克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/shan/shannon cd shannon2. 配置密钥并安装构建把.env.example复制为.env填入ANTHROPIC_API_KEY等供应商密钥然后安装依赖并构建pnpm install pnpm build3. 启动 Temporal 引擎Temporal 是工作流编排引擎可理解为多智能体扫描流水线的调度器仓库根目录的docker-compose.yml直接可用docker compose up -d引擎监听 127.0.0.1:7233Web UI 在 http://localhost:8233 。4. 发起首次扫描./shannon start -u https://your-app.com -r /path/to/your-repo该命令自动构建/拉取 worker 镜像、启动工作节点容器目标仓库以只读方式挂载进容器报告写入./workspaces/。平台差异速览以下三点之外其余步骤与通用流程一致。Shannon Linux 安装原生 Docker 直接可用无需额外动作。若输出文件报权限错误确认当前用户能访问 Docker socket 与 workspaces 目录一般不需要 sudo。Shannon macOS 安装先装好 Docker Desktop 并启动后续与 Linux 完全相同。扫描本机运行的应用时目标地址用http://host.docker.internal:3000代替localhost因为容器内访问不到宿主机的 localhost。Shannon Windows 安装官方仅支持 WSL2原生 Windows 和 Git Bash 都不行。装 Docker Desktop 并在设置中启用 Use the WSL 2 based engine然后在 WSL 内执行通用流程。Temporal Web UI 从 Windows 浏览器访问http://WSL IP:8233获取Defender 可能误报报告中的利用代码给 Shannon 目录加白名单即可。Shannon Docker 部署进阶想彻底隔离扫描环境时把 worker 打成镜像运行。仓库 Dockerfile 基于 Chainguard Wolfi 最小镜像已内置 Chromium 与 Playwright 浏览器依赖docker build -t shannon .docker run -it --rm -e ANTHROPIC_API_KEYyour-key -v $(pwd)/apps/worker/configs:/app/configs shannon容器默认命令即 worker 节点。依赖全部固化在镜像里Shannon Docker 部署 在 Windows、Linux、macOS 上行为一致避免宿主 Node 版本或浏览器缺库导致的差异报错。效果与 Shannon 环境配置在无提示、源码感知的 XBOW 基准中该流水线跑通了 104 个挑战里约 96%含 96.15% 的公开成绩高于同类工具与人工渗透水平一次完整扫描约 1 到 1.5 小时LLM 费用随模型和复杂度浮动。用 YAML 配置文件控制扫描行为从 示例配置 复制一份再改。常用配置项authentication登录 URL、凭据、TOTP 密钥、自然语言登录步骤vuln_classesinjection / xss / auth / authz / ssrf 五类漏洞模块开关rules.avoid与rules.focus排除范围与优先范围report最低严重度过滤、SARIF 输出exploit: false跳过利用阶段只做分析高频报错速查服务起不来 / 端口被占多为 Docker 未运行或旧容器残留。解法docker compose down docker compose up -d后重试。依赖安装失败多为 Node 低于 18 或误用 npm 安装。解法换 Node 18改用pnpm install。workspaces 权限报错容器内 pentest 用户UID 1001写不进工作区。解法给./workspaces/放宽写权限后重新发起扫描。下一步建议先用示例配置对一个故意存在漏洞的目标如 Juice Shop完整跑通一次确认workspaces/里产出报告再切到自有目标网络与平台细节可查 docs/platforms.md。【免费下载链接】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.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/shan/shannon创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考