Shannon: Open Source AI Pentester do automatyzacji testów bezpieczeństwa

W świecie cyberbezpieczeństwa pojawia się nowy gracz, który obiecuje zautomatyzować żmudny proces testów penetracyjnych. Shannon to otwartoźródłowe narzędzie, które wykorzystuje zaawansowaną sztuczną inteligencję do samodzielnego wyszukiwania i potwierdzania podatności w aplikacjach webowych. Jego misja jest prosta: znaleźć słabe punkty w twoim kodzie, zanim zrobią to osoby o złych intencjach. Dla developerów i małych zespołów, które nie zawsze mogą pozwolić sobie na drogich, ludzkich testerów bezpieczeństwa, tego typu rozwiązanie może stanowić przełom.

Jak działa AI-pentester Shannon?

Shannon nie jest zwykłym skanerem podatności. To złożone framework, który naśladuje działania ludzkiego specjalisty ds. bezpieczeństwa. Jego proces opiera się na zaawansowanej analizie kodu oraz interakcji z aplikacją poprzez wbudowaną przeglądarkę. Dzięki temu może nie tylko zidentyfikować potencjalną lukę, ale także przeprowadzić realną symulację ataku, aby udowodnić, że jest ona faktycznie wykorzystywalna. To kluczowa różnica – narzędzie pokazuje nie tylko teorię, ale i praktykę zagrożenia.

Kluczowe typy wykrywanych luk

System jest wyszkolony do wykrywania szeregu krytycznych słabości bezpieczeństwa. Wśród nich znajdują się między innymi iniekcje SQL (SQLi), ataki typu cross-site scripting (XSS), fałszowanie żądań po stronie serwera (SSRF) oraz różnego rodzaju błędy w mechanizmach uwierzytelniania. Każda znaleziona podatność jest szczegółowo opisana w końcowym raporcie, który zawiera instrukcje, w jaki sposób można ją wykorzystać, co znacznie ułatwia programistom jej naprawę.

Architektura i wymagania techniczne

Shannon zbudowany jest na bazie Anthropic Agent SDK, co oznacza, że do działania wymaga klucza API do modelu Claude. Cała infrastruktura jest konteneryzowana za pomocą Docker Compose, co upraszcza proces wdrożenia. Do zarządzania złożonymi, wieloetapowymi zadaniami testowymi narzędzie wykorzystuje Temporal Workflow Orchestration. Ta kombinacja technologii zapewnia niezawodność i skalowalność, ale jednocześnie uzależnia koszt operacyjny od cen tokenów API Claude.

Piec faz procesu testowego

Praca Shannon jest podzielona na logiczne, sekwencyjne etapy, które mają zapewnić kompleksową i uporządkowaną ocenę bezpieczeństwa. Każda faza ma swoje konkretne zadanie, co przypomina metodologię stosowaną przez profesjonalnych pentesterów.

Od walidacji do eksploitacji

Proces rozpoczyna się od Walidacji wstępnej, gdzie narzędzie sprawdza, czy aplikacja docelowa jest poprawnie skonfigurowana i dostępna do testów. Następnie przechodzi do Wstępnego rozpoznania (Analiza kodu), skanując kod źródłowy w poszukiwaniu potencjalnie niebezpiecznych wzorców. Kolejny krok, Rozpoznanie (Interakcja z aplikacją), polega na aktywnej eksploracji działającej aplikacji, jak zrobiłby to użytkownik lub atakujący.

Gdy dane zostaną zebrane, następuje faza Wykrywania podatności, gdzie AI klasyfikuje i ocenia ryzyko znalezionych słabości. Ostatni, najbardziej wymowny etap to Wykonanie eksploitacji. Shannon próbuje aktywnie wykorzystać znalezione luki, na przykład wstrzykując złośliwy kod SQL czy skrypt, aby potwierdzić ich realne zagrożenie. Co istotne, wiele z tych zadań może być wykonywanych równolegle, co skraca całkowity czas testów.

Koszty, wydajność i plany subskrypcyjne

Główną zaletą Shannon jest jego opłacalność w porównaniu z tradycyjnymi usługami. Pojedynczy, pełny cykl testów to koszt około 60 dolarów w tokenach API Claude. Choć dla pojedynczego developera może to być znacząca kwota, wciąż jest wielokrotnie niższa niż wynagrodzenie dla ludzkiego specjalisty. Pierwsze uruchomienie może zająć nawet 2,5 godziny, ale dzięki mechanizmom optymalizacji i cache’owania, kolejne testy są szybsze.

Porównanie wersji darmowej i płatnej

Shannon oferuje dwa modele użytkowania. Wersja darmowa zapewnia nieograniczoną liczbę testów z podstawową funkcjonalnością, co jest atrakcyjną opcją dla hobbystów i małych projektów. Wersja płatna odblokowuje funkcje skierowane do profesjonalnych zespołów i przedsiębiorstw. Należą do nich zaawansowane scoringowanie w formacie CSV, integracja z pipeline’ami CI/CD dla automatyzacji w procesie wytwarzania oprogramowania, dostęp przez API oraz narzędzia do audytu zgodności z normami takimi jak OWASP, SOC 2 czy PCI DSS.

Szczegółowe raporty Shannon nie tylko identyfikują podatności, ale także wyjaśniają, jak można je wykorzystać, pozwalając programistom skuteczniej eliminować problemy.

Dla kogo jest przeznaczone to narzędzie?

Eksperci wskazują, że Shannon idealnie sprawdzi się w startupach, małych i średnich zespołów developerskich oraz wszędzie tam, gdzie budżet na bezpieczeństwo jest ograniczony. Jego zdolność do dostarczania wyników z zerową liczbą fałszywych pozytywów jest niezwykle cenna. Głównym wyzwaniem pozostaje jednak zależność od zewnętrznego API, co może być barierą dla projektów o bardzo niskich budżetach. Przyszły rozwój i ewentualne wsparcie dla innych SDK mogłoby jeszcze poszerzyć grono odbiorców.

Wartość szczegółowych raportów bezpieczeństwa

Mocną stroną Shannon jest jakość generowanej dokumentacji. Każdy raport to nie tylko sucha lista luk, ale kompleksowy przegląd stanu bezpieczeństwa aplikacji. Zawiera on dogłębną analizę znalezionych problemów, ocenę ich krytyczności oraz potencjalnego wpływu na biznes. Przede wszystkim jednak dostarcza praktyczne rekomendacje naprawcze, które developer może od razu wdrożyć. Taki podejście nie tylko zwiększa świadomość zagrożeń, ale także bezpośrednio przyczynia się do budowy bardziej odpornych aplikacji.

Shannon reprezentuje trend, w którym sztuczna inteligencja zaczyna odgrywać kluczową rolę w automatyzacji skomplikowanych, eksperckich zadań, takich jak testy penetracyjne. Choć nie zastąpi on w pełni kreatywności i doświadczenia ludzkiego hakera etycznego, stanowi potężne, dostępne narzędzie wspomagające dla zespołów developerskich. Jego rozwój i adopcja pokażą, na ile automatyzacja AI jest w stanie wypełnić lukę w zasobach bezpieczeństwa, z którą boryka się wiele organizacji, szczególnie na wczesnych etapach rozwoju.

Źródło

Może Cię zainteresować