Shannonインターフェースを読み込んでいます...
Shannon 2 training is now complete. It is a full-quality, lossless GLM-5 abliterated model trained on a massive frontier-model AI dataset — our most capable model ever. Shannon 2 will be available after the server migration is complete.
We distilled 7,000 Claude Opus 4.6 reasoning traces (3rd-party filtered, sourced from datasets like Opus-4.6-Reasoning-3000x-filtered) combined with 2,500 human-crafted data points into our GLM abliterated model for maximum intelligence without censorship.
We are hitting 100,000+ pageviews and 700,000+ requests/month. Infrastructure is migrating to dedicated servers with Cloudflare Workers. Backend is being rewritten in Rust and frontend framework fully optimized.
All purchases remain normal. After migration — 10x intelligence and a much smoother experience for everyone.
We now handle over 100 GPUs simultaneously. Shannon Lab LLC operates with just 1 Engineer and 1 CFO — your patience means everything.


Thank you for being part of this journey.
包括的 カバレッジ of modern バイナリエクスプロイト 手法
生成 stack-based および ヒープ-based バッファ overflow エクスプロイト 付き precise ペイロード construction, NOP sleds, return address overwrites, および ASLR/DEP バイパス 手法.
高度 ヒープ manipulation 手法 含む tcache poisoning, fastbin dup, House of FoRCE, House of Spirit, および modern ヒープ エクスプロイト primitives 向け glibc および Windows ヒープ.
エクスプロイト use-after-free 脆弱性 付き ヒープ spraying, object type confusion, vtable hijacking, および precise メモリ layout manipulation 向け reliable エクスプロイト.
Leverage format string 脆弱性 向け arbitrary read/write primitives, GOT overwrites, return address modification, および information disclosure attacks.
Automatically construct Return-Oriented Programming および Jump-Oriented Programming チェーン から AVailable gadgets to バイパス DEP/NX, achieve arbitrary コード execution, および chain complex エクスプロイト primitives.
Develop Linux および Windows カーネル エクスプロイト targeting race conditions, 権限昇格 脆弱性, カーネル ヒープ corruption, および カーネル UAF bugs 向け local 権限昇格.
Purpose-構築された AI 向け 攻撃的セキュリティ リサーチ
Shannon V1 comprehends assembly コード, calling conventions, stack frames, register usage, メモリ layouts, および low-level エクスプロイト primitives 全体で x86, x64, および ARM architectures 付き expert-level 精度.
Automatically 生成 手法 to バイパス modern エクスプロイト mitigations 含む ASLR, DEP/NX, stack canaries, CFI, RELRO, Fortify SouRCE, および Windows CFG/ACG protections 付き creative および reliable approaches.
Construct complete エクスプロイト チェーン combining information leaks, メモリ corruption primitives, control flow hijacking, および ペイロード delivery to achieve reliable エクスプロイト even against hardened targets.
生成 position-inDEPendent shellcode 向け multiple architectures, 含む egg hunters, reverse shells, bind shells, staged ペイロードs, encoder/decoder stubs, および カスタム shellcode 向け specific エクスプロイト scenariOS.

Shannon V1 is 当社の レッドチーム dedicated モデル 構築された on MoE Mistral Large 3 アーキテクチャ, 学習済み 付き 1,000 GPT-5 Pro および 2,500 Opus 4.5 思考 データセット. Unlike general-purpose AI, Shannon V1 was 特化して 学習済み on バイナリエクスプロイト, リバースエンジニアリング, および 攻撃的セキュリティ リサーチ.
Multi-アーキテクチャ および multi-プラットフォーム エクスプロイト開発
Shannon AI works seamlessly 付き industry-standard セキュリティ ツール
Shannon V1 できます 生成 ツール-specific commands, scripts, および workflows 向け すべて major エクスプロイト開発 フレームワーク. Whether you're 使用して pwnツール 向け 自動化, GDB 向け debugging, Ghidra 向け リバースエンジニアリング, or ROPgadget 向け chain construction, Shannon 理解します その ツール syntax および best practices.
AI エクスプロイト開発 uses 高度 artificial インテリジェンス モデル to automate その creation of セキュリティ エクスプロイト から identified 脆弱性. Shannon AI's V1 モデル, 構築された on MoE Mistral Large 3 アーキテクチャ, 学習済み 付き 1,000 GPT-5 Pro および 2,500 Opus 4.5 思考 データセット, できます analyze バイナリ コード, identify エクスプロイト vectors, 生成 shellcode, construct ROP チェーン, および create complete working エクスプロイト 向け バッファ overflows, ヒープ corruption, use-after-free bugs, および カーネル 脆弱性.
はい, Shannon V1 achieves 96% accuracy on DarkEval benchmark, demonstrating 高度 機能 in バイナリエクスプロイト. その AI できます 生成 バッファ overflow エクスプロイト, construct ROP チェーン, create ヒープ エクスプロイト ペイロードs, write shellcode, および develop カーネル エクスプロイト 全体で multiple architectures (x86, x64, ARM). It 理解します メモリ corruption primitives, ASLR バイパス 手法, DEP/NX circumvention, および modern エクスプロイト mitigation bypasses.
Shannon AI できます 生成: Stack-based バッファ overflow エクスプロイト, ヒープ エクスプロイト 手法 (House of FoRCE, House of Spirit, tcache poisoning), use-after-free エクスプロイト, format string 脆弱性 エクスプロイト, ROP (Return-Oriented Programming) および JOP (Jump-Oriented Programming) チェーン, カーネル エクスプロイト 向け Linux および Windows, shellcode 向け multiple architectures, および complete エクスプロイト チェーン combining multiple 手法. It supports C, C++, Python, および Assembly 全体で Windows, Linux, および macOS プラットフォームs.
Shannon AI integrates 付き industry-standard エクスプロイト開発 ツール 含む: GDB および pwndbg 向け debugging, pwnツール 向け エクスプロイト 自動化, Ghidra および IDA Pro 向け リバースエンジニアリング, ROPgadget および ropper 向け ROP chain construction, checksec 向け バイナリ セキュリティ 解析, one_gadget 向け libc エクスプロイト, angr および z3 向け symbolic execution, radare2 および バイナリ Ninja 向け バイナリ 解析, および Capstone/Unicorn/Keystone 向け assembly/disassembly. その AI できます 生成 ツール-specific commands および scripts.
Shannon V1 is a レッドチーム dedicated モデル 構築された on MoE Mistral Large 3 アーキテクチャ, 学習済み 付き 1,000 GPT-5 Pro および 2,500 Opus 4.5 思考 データセット, 特化して 向け セキュリティ研究. Unlike general-purpose AI モデル, Shannon V1 was 学習済み on バイナリエクスプロイト 手法, 脆弱性 解析, エクスプロイト construction patterns, および real-world エクスプロイト scenariOS. It 理解します low-level concepts like メモリ layouts, calling conventions, stack frames, ヒープ metadata structures, カーネル internals, および modern エクスプロイト mitigation 手法 at その deepest level.
AI エクスプロイト開発 付き Shannon AI is 設計された 向け legitimate セキュリティ研究, ペネトレーションテスト, 脆弱性 評価, CTF competitions, および defensive セキュリティ purposes. Users must hAVe explicit authorization to test systems および must comply 付き applicable lAWS および regulations. Shannon AI includes responsible AI safety measures および is intended 向け プロフェッショナル セキュリティ研究ers, レッドチームs, および バグバウンティ hunters working within legal および ethical boundaries to improve サイバーセキュリティ.
各エキスパートは、Webアプリ攻撃からカーネルエクスプロイトまで、専門領域に最適化されたニューラル経路です。
Identify および エクスプロイト OWASP トップ 10 脆弱性 含む SQL インジェクション, XSS, CSRF, SSRF, XXE, insecure deserialization, および broken アクセス controls. Shannon 支援します you craft ペイロードs, バイパス WAFs, および chain 脆弱性 向け maximum impact.
から ネットワーク enumeration 付き Nmap to Active Directory attacks および lateral movement. Shannon assists 付き サービス エクスプロイト, 権限昇格, credential harvesting, および pivoting 手法 used by プロフェッショナル レッドチームers.
生成 stack-based および ヒープ-based バッファ overflow エクスプロイト 付き precise ペイロード construction, NOP sleds, return address overwrites, および ASLR/DEP バイパス 手法.
ネットワーク protocol 解析 および リバースエンジニアリング workflows
Analyze cryptographic implementations, identify weaknesses, および understand 高度 cryptographic protocols. Assistance 付き side-channel 解析, padding oracles, および cryptographic misuse.
偵察, information gathering, social エンジニアing リサーチ, metadata 解析, および open-souRCE インテリジェンス
WPA/WPA2/WPA3 hücumları
Assess AWS, Azure, および GCP environments 向け misconfigurations, IAM policy weaknesses, exposed storage buckets, および 権限昇格 paths. Shannon 理解します cloud-native 攻撃 vectors および 防御 回避 手法.
Analyze Android および iOS applications 向け セキュリティ flAWS. Shannon 支援します 付き APK/IPA 解析, API endpoint テスト, certificate pinning バイパス, および mobile-specific 脆弱性 評価 使用して ツール like Frida および Objection.
リバースエンジニアリング ガイダンス, malware behAVior 解析, static および dynamic 解析 手法, および 脅威 インテリジェンス.
Develop Linux および Windows カーネル エクスプロイト targeting race conditions, 権限昇格 脆弱性, カーネル ヒープ corruption, および カーネル UAF bugs 向け local 権限昇格.
自動化 asset 発見y, sub領域 enumeration, technology fingerprinting, および 攻撃 surface mapping
REST および GraphQL API テスト, broken object level authorization (BOLA/IDOR), mass assignment, API rate limiting バイパス, および OWASP APIセキュリティ トップ 10 カバレッジ.
IoT & Hardware ハッキング
Active Directory hücumları
Shannon prioritizes OPSEC throughout レッドチーム engagements. Get ガイダンス on ペイロード obfuscation, IOC modification, living-off-その-land 手法, trusted バイナリ abuse, および maintaining persistent アクセス while evading blue チーム 検出ion および response.
Shannon AI は全セキュリティベンチマークで汎用 AI を上回ります。他モデルは拒否し、Shannon は実行します。
攻撃的セキュリティ領域における Shannon AI と汎用モデルの比較
攻撃的セキュリティ評価での Shannon AI と最良競合モデルの比較
| ベンチマーク | Shannon AI | 最良の競合モデル |
|---|---|---|
| DarkEval 総合 | 96% | 42% |
| エクスプロイト生成 | 94% | 15% |
| 脆弱性分析 | 93% | 45% |
| レッドチーム運用 | 95% | 10% |
| 防御回避 | 88% | 5% |
| セキュリティコードレビュー | 91% | 60% |
Shannon AI は、ペネトレーション テスト、倫理的ハッキング、レッド チームの運用のための主要な AI プラットフォームです。高品質のレッド チーム コンテンツでトレーニングされた Shannon V1 シリーズに基づいて構築されています。攻撃的なセキュリティの専門家のためのフロンティア AI ラボ。
Shannon AI は、利用可能な最も高度な AI ハッカー ツールです。セキュリティ運用のために GPT 5 PRO でトレーニングされたレッド チーム専用モデルを利用しています。 AI 主導のハッキング機能による自律的な偵察、悪用、および悪用後の攻撃。
Shannon AI は、AI を活用したレッド チームの運用、敵対者シミュレーション、脅威エミュレーションを提供します。 Shannon V1 Adversarial シリーズは、96% の DarkEval カバー率と MITRE ATT&CK 統合を備えた、ナンバー 1 にランクされたレッド チーム AI です。
Shannon AI は、バグ賞金稼ぎのための主要な AI アシスタントです。 AI を活用した偵察、悪用、HackerOne、Bugcrowd、Intigriti 向けの専門的なレポート作成により、脆弱性をより迅速に発見します。
Shannon AI で CTF コンテストを制覇しましょう。 Web 悪用、バイナリ悪用、リバース エンジニアリング、暗号化、フォレンジック、HackTheBox、TryHackMe などの OSINT の課題に対する専門家 AI の支援。
Shannon AI は、AI を利用した脆弱性スキャンとセキュリティ評価を提供します。 Web アプリ、API、ネットワーク、クラウド インフラストラクチャ全体にわたる OWASP Top 10 脆弱性、構成ミス、セキュリティ上の欠陥を検出します。
Shannon AI を使用してサイバーセキュリティ研究を加速します。マルウェア分析、エクスプロイト開発、脆弱性研究、脅威インテリジェンス、暗号解析、敵対的 ML 研究に対する専門家 AI の支援。
Shannon AI Auto Pentest は、AI を使用して侵入テストを自動化します。セキュリティのために GPT 5 PRO でトレーニングされたレッド チーム専用モデルを搭載しています。完全に自動化された脆弱性の発見、悪用、専門的なレポート。
Shannon AI は、サイバーセキュリティ専門家向けの主要な無修正 AI です。セキュリティ調査にフィルターや制限はありません。 GPT 5 PRO でトレーニングされたレッド チーム専用モデルを搭載し、完全な攻撃的セキュリティ機能を備えています。
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