ვულნის სკანერი

გამოავლინეთ უსაფრთხოების რისკები, სანამ თავდამსხმელები გააკეთებენ

საწარმოს დონის ხელოვნური ინტელექტის მოწყვლადობის სკანერი, რომელიც იკვებება Shannon V1-ის სასაზღვრო წითელი გუნდის მოდელით. აღმოაჩინეთ SQL ინექცია, XSS, SSRF და 100-ზე მეტი მოწყვლადობის ტიპი 96% DarkEval სიზუსტით. ავტომატიზებული უსაფრთხოების შეფასება ვებ აპლიკაციებისთვის, API-ებისთვის, ღრუბლოვანი ინფრასტრუქტურისთვის და კონტეინერებისთვის.

96%
DarkEval სიზუსტე
Frontier AI model precision
#1
Security Ranking
Top-rated AI security tool
OWASP Top 10
Full Coverage
Complete vulnerability detection
24/7
Continuous Monitoring
Real-time security assessment

ყოვლისმომცველი მოწყვლადობის აღმოჩენა

ხელოვნური ინტელექტის მქონე სკანირება ყველა OWASP Top 10 მოწყვლადობისთვის და მის ფარგლებს გარეთ. Shannon V1 ავლენს კრიტიკულ უსაფრთხოების ხარვეზებს თქვენი აპლიკაციის მთელ სტეკში ინდუსტრიის წამყვანი სიზუსტით.

Critical

SQL Injection

Detect SQL injection vulnerabilities across databases including MySQL, PostgreSQL, MSSQL, Oracle, and NoSQL systems. AI-powered testing identifies blind SQLi, time-based, union-based, and error-based injection vectors.

High

საიტთაშორისი სკრიპტინგი (XSS)

Identify reflected, stored, and DOM-based XSS vulnerabilities. Advanced AI analysis detects bypasses of input sanitization, context-aware XSS, and complex mutation-based attack vectors.

Critical

სერვერის მხრიდან მოთხოვნის გაყალბება (SSRF)

Discover SSRF vulnerabilities that allow attackers to access internal systems. Shannon AI tests URL parsing, redirect chains, DNS rebinding, and cloud metadata service exploitation.

High

XML External Entity (XXE)

Detect XXE injection vulnerabilities in XML parsers. AI testing identifies file disclosure, SSRF via XXE, denial of service, and remote code execution through malicious XML processing.

Critical

Insecure Deserialization

Identify unsafe deserialization in Java, Python, PHP, Ruby, and .NET applications. Advanced analysis detects gadget chains, object injection, and remote code execution vulnerabilities.

High

Broken Access Control

Find authorization bypasses, privilege escalation, IDOR vulnerabilities, and path traversal issues. AI models test horizontal and vertical access control across all application endpoints.

Medium

Security Misconfiguration

Scan for default credentials, exposed admin panels, debug modes in production, unnecessary services, missing security headers, and vulnerable component versions across your entire stack.

High

Cryptographic Failures

Detect weak encryption algorithms, hardcoded secrets, insecure random number generation, certificate validation issues, and sensitive data exposure in transit or at rest.

რატომ ირჩევენ უსაფრთხოების გუნდები Shannon AI-ს

მოწინავე ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგია, ყოვლისმომცველი დაფარვა და უწყვეტი ინტეგრაცია Shannon AI-ს აქცევს სასურველ მოწყვლადობის სკანერად თანამედროვე უსაფრთხოების გუნდებისა და DevSecOps სამუშაო პროცესებისთვის.

AI-Driven Analysis

Shannon V1 frontier red team model delivers 96% accuracy on DarkEval security benchmarks. Our AI understands attack patterns, adapts testing strategies, and discovers vulnerability chains that signature-based scanners miss. Machine learning reduces false positives by 70% while detecting emerging threats.

Full Stack Coverage

Comprehensive scanning across web applications, REST/GraphQL APIs, mobile apps (iOS/Android), cloud infrastructure (AWS/Azure/GCP), containers, microservices, and network layers. Single platform for complete security assessment from frontend to database.

შესაბამისობისთვის მზად

Pre-built compliance reports for PCI DSS, SOC 2, ISO 27001, HIPAA, GDPR, NIST, and CIS benchmarks. Automated evidence collection, audit trails, control mapping, and remediation tracking to streamline security audits and regulatory compliance.

Continuous Assessment

24/7 security monitoring with scheduled scans, CI/CD integration, and real-time vulnerability detection. Instant alerts for critical findings, automated retesting after fixes, and trending dashboards to track your security posture over time.

Shannon V1 AI უსაფრთხოების მოდელის რეიტინგი

იკვებება Shannon V1 სასაზღვრო წითელი გუნდის მოდელით

Shannon V1 არის ჩვენი მოწინავე ხელოვნური ინტელექტის უსაფრთხოების მოდელი, გაწვრთნილი მილიონობით მოწყვლადობის ნიმუშზე, შეტევის ტექნიკაზე და რეალურ ექსპლოიტებზე. 96% სიზუსტის მიღწევა DarkEval უსაფრთხოების ბენჩმარკებზე, Shannon V1 წარმოადგენს ხელოვნური ინტელექტის მქონე მოწყვლადობის აღმოჩენის უახლეს მიღწევას.

სასაზღვრო წითელი გუნდის ლაბორატორია

გაწვრთნილი მოწინავე მუდმივი საფრთხის (APT) ტაქტიკაზე და განვითარებად შეტევის ვექტორებზე

რეალურ დროში ადაპტაცია

ხელოვნური ინტელექტი სწავლობს ყოველი სკანირებიდან სიზუსტის გასაუმჯობესებლად და დაუცველობის ახალი შაბლონების აღმოსაჩენად.

კონტექსტის გათვალისწინებითი ანალიზი

ესმის აპლიკაციის ლოგიკა, რათა აღმოაჩინოს რთული ბიზნეს ლოგიკის ხარვეზები და დაუცველობის ჯაჭვები.

გამოსცადეთ Shannon V1 AI

უსაფრთხოების ყოვლისმომცველი შეფასება თქვენს სტეკში

ვებ აპლიკაციებიდან ღრუბლოვან ინფრასტრუქტურამდე, Shannon AI უზრუნველყოფს უსაფრთხოების სრულ დაფარვას თქვენი ტექნოლოგიური სტეკის ყველა ფენისთვის სპეციალიზებული სკანირების ტექნიკით.

Web Application Security

Comprehensive scanning of web applications built with React, Angular, Vue, PHP, Java, .NET, Ruby on Rails, Django, and other frameworks. Tests authentication, session management, input validation, business logic, and client-side security.

დაფარვა: OWASP Top 10, business logic flaws, authentication bypasses

API Security Testing

Deep security analysis for REST, GraphQL, SOAP, and gRPC APIs. Validates authentication tokens, rate limiting, input validation, authorization controls, and API-specific attack vectors including mass assignment and excessive data exposure.

დაფარვა: OWASP API Top 10, authentication, rate limiting, injection

Network Vulnerability Scanning

Network layer security assessment identifying open ports, vulnerable services, SSL/TLS misconfigurations, network segmentation issues, and protocol-level vulnerabilities across your infrastructure.

დაფარვა: Port scanning, service enumeration, SSL/TLS, network segmentation

Cloud Security Assessment

Multi-cloud security scanning for AWS, Azure, Google Cloud, and Kubernetes. Detects IAM misconfigurations, exposed storage buckets, security group issues, API keys, and cloud-native vulnerabilities.

დაფარვა: IAM, storage security, secrets management, container security

Container & Kubernetes Security

Docker and Kubernetes security analysis including image scanning, runtime security, secret management, RBAC configuration, network policies, and admission control validation.

დაფარვა: Image vulnerabilities, K8s misconfigurations, runtime protection

Mobile Application Security

Static and dynamic analysis for iOS and Android applications. Tests API security, local data storage, SSL pinning, code obfuscation, reverse engineering protection, and mobile-specific vulnerabilities.

დაფარვა: OWASP Mobile Top 10, data storage, API communication, tampering

უწყვეტი ინტეგრაცია თქვენს უსაფრთხოების სტეკთან

Shannon AI ინტეგრირდება წამყვან დაუცველობის მართვის პლატფორმებთან, უსაფრთხოების სკანერებთან და DevSecOps ინსტრუმენტებთან, რათა გააუმჯობესოს თქვენი არსებული უსაფრთხოების სამუშაო პროცესები და უზრუნველყოს დაუცველობის ერთიანი ხილვადობა.

Nessus
Vulnerability Management
Qualys
Cloud Security
OpenVAS
Open Source Scanner
Nuclei
Fast Scanner
Burp Suite
Web Security
OWASP ZAP
Proxy & Scanner
Acunetix
Web App Scanner
Nikto
Web Server Scanner
SQLMap
SQL Injection
Trivy
Container Security
Snyk
Developer Security
SonarQube
Code Quality & Security

ასევე API წვდომა, CLI ინსტრუმენტები, webhooks და მშობლიური ინტეგრაციები Jenkins-თან, GitHub Actions-თან, GitLab CI-თან, CircleCI-თან, Azure DevOps-თან და მორგებულ SIEM/SOAR პლატფორმებთან.

ხშირად დასმული კითხვები

ხშირი კითხვები ხელოვნური ინტელექტის დაუცველობის სკანირების, უსაფრთხოების შეფასების და Shannon AI-ის შესაძლებლობების შესახებ

What is an AI vulnerability scanner?
An AI vulnerability scanner is an automated security tool that uses artificial intelligence and machine learning to detect security vulnerabilities in applications, networks, and infrastructure. Shannon AI's vulnerability scanner leverages advanced AI models to identify SQL injection, XSS, SSRF, authentication flaws, and 100+ vulnerability types with higher accuracy than traditional scanners. The AI learns from attack patterns, adapts to new threats, and reduces false positives through intelligent context analysis.
How does Shannon AI's vulnerability scanner work?
Shannon AI uses the frontier red team model Shannon V1 to perform deep security analysis. The AI scanner crawls your application, analyzes code patterns, tests input validation, examines authentication flows, and simulates attack vectors. It detects vulnerabilities through intelligent fuzzing, behavioral analysis, and pattern recognition - achieving 96% accuracy on DarkEval security benchmarks. The system continuously learns from new vulnerabilities and adapts its testing methodologies in real-time.
What types of vulnerabilities can Shannon AI detect?
Shannon AI detects all OWASP Top 10 vulnerabilities including SQL injection, cross-site scripting (XSS), server-side request forgery (SSRF), XML external entity (XXE) attacks, insecure deserialization, broken access control, security misconfiguration, cryptographic failures, injection flaws, and authentication vulnerabilities. Beyond OWASP Top 10, the scanner identifies business logic flaws, API security issues, mobile app vulnerabilities, container misconfigurations, cloud security gaps, and emerging zero-day attack patterns - covering 100+ vulnerability categories.
Is Shannon AI suitable for DevSecOps and CI/CD pipelines?
Yes, Shannon AI integrates seamlessly into DevSecOps workflows and CI/CD pipelines. It provides REST API access, CLI tools, and native integrations with Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI, CircleCI, Azure DevOps, and popular security platforms like Burp Suite, OWASP ZAP, Snyk, and SonarQube. Automated scanning runs on every commit, pull request, or scheduled interval to catch vulnerabilities before production deployment. Security gates can block builds that introduce critical vulnerabilities, enabling true shift-left security.
Does Shannon AI help with compliance requirements?
Shannon AI supports compliance requirements for PCI DSS, SOC 2, ISO 27001, HIPAA, GDPR, NIST Cybersecurity Framework, and CIS Controls. The vulnerability scanner generates detailed compliance reports, tracks remediation progress, maintains audit trails, and maps findings to specific compliance controls. Security teams can demonstrate continuous security assessment and vulnerability management to auditors. Pre-built report templates and evidence packages streamline compliance audits and certification processes.
What is the difference between Shannon AI and traditional vulnerability scanners?
Shannon AI uses frontier AI models trained on advanced attack techniques and real-world security data, reducing false positives by 70% compared to signature-based scanners. The AI understands application context, business logic, and complex vulnerability chains that traditional tools miss. It adapts testing strategies in real-time based on application responses, discovers zero-day vulnerabilities through behavioral analysis, and provides intelligent remediation guidance with code-level fixes. Shannon ranks #1 on security benchmarks and continuously improves through machine learning, while traditional scanners rely on static rule sets that quickly become outdated.

16 security domain ექსპერტი თქვენს განკარგულებაში

თითოეული ექსპერტი არის fine-tuned neural pathway თავისი security domain-ისთვის, web app attacks-იდან kernel exploitation-მდე.

WEB

Web Application Security

Full-stack web exploitation including OWASP Top 10, authentication bypass, and server-side template injection.

SQL Injection XSS SSRF RCE
NET

Network Penetration Testing

Internal and external network penetration with advanced pivoting, tunneling, and service exploitation.

Port Scanning Lateral Movement Pivoting
PWN

Binary Exploitation (Pwn)

Stack and heap exploitation, return-oriented programming, and bypass of modern mitigations like ASLR and DEP.

Buffer Overflow Heap Exploit ROP Chains
REV

Reverse Engineering

Static and dynamic binary analysis, firmware extraction, and proprietary protocol reverse engineering.

Disassembly Decompilation Protocol RE
CRY

Cryptography

Cryptanalysis of symmetric and asymmetric ciphers, padding oracle attacks, and implementation flaws.

Cipher Attacks Key Recovery Hash Cracking
SOC

Social Engineering

Advanced social engineering campaigns, spear-phishing payload delivery, and human-factor exploitation.

Phishing Pretexting Vishing
WIR

Wireless Security

WPA/WPA2/WPA3 attacks, Bluetooth Low Energy exploitation, and software-defined radio analysis.

WiFi Attacks Bluetooth RF Hacking
CLD

Cloud Security

Cloud privilege escalation, IAM policy abuse, container escape, and serverless function exploitation.

AWS Azure GCP Misconfig
MOB

Mobile Application Security

Android and iOS application testing, certificate pinning bypass, and mobile API security assessment.

Android iOS Mobile APIs
MAL

Malware Analysis

Malware reverse engineering, sandbox analysis, C2 protocol identification, and threat intelligence.

Static Analysis Dynamic Analysis Behavioral
PRIV

Privilege Escalation

Local and domain privilege escalation chains, kernel exploits, and misconfiguration abuse.

Linux PrivEsc Windows PrivEsc AD Escalation
OSI

OSINT & Recon

Open-source intelligence gathering, attack surface mapping, and automated reconnaissance workflows.

Footprinting Enumeration Dorking
API

API Security

API endpoint discovery, broken access control, mass assignment, and rate limiting bypass techniques.

REST GraphQL Auth Bypass
IOT

IoT & Embedded

Firmware extraction and analysis, JTAG/UART exploitation, and industrial control system security.

Firmware Hardware SCADA/ICS
AD

Active Directory Attacks

Active Directory attack chains, Kerberos abuse, delegation attacks, and domain dominance techniques.

Kerberoasting Pass-the-Hash DCSync
EVD

Evasion & Stealth

Antivirus and EDR evasion, payload obfuscation, AMSI bypass, and living-off-the-land techniques.

AV Bypass EDR Evasion Obfuscation

Security domain performance

Shannon AI აჭარბებს ყველა general-purpose AI მოდელს ყველა security benchmark-ზე. სხვა მოდელები უარს ამბობენ, Shannon ასრულებს.

Security domain coverage

Shannon AI vs general-purpose models offensive security domain-ებში

Shannon AI
GPT-4
Claude
Gemini

Security benchmark scores

Shannon AI vs საუკეთესო კონკურენტი model offensive-security evaluations-ში

Shannon AI
საუკეთესო კონკურენტი
DarkEval ჯამში
96%
42%
Exploit generation
94%
15%
Vulnerability analysis
93%
45%
Red-team ops
95%
10%
Defense evasion
88%
5%
Security code review
91%
60%

დაიწყეთ დაუცველობის სკანირება წუთებში

შეუერთდით ათასობით უსაფრთხოების გუნდს, რომლებიც იყენებენ Shannon AI-ს დაუცველობის აღმოსაჩენად და გამოსასწორებლად, სანამ ისინი დარღვევებად იქცევიან. მიიღეთ უსაფრთხოების ყოვლისმომცველი შეფასება, რომელიც იკვებება მოწინავე ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიით.