Powered by Frontier Red Team AI
Shannon AI 1.6 - Startup Fame Akcentas

Automatizuotas Pentest AI

Shannon V1 yra raudonajai komandai skirtas modelis, sukurtas ant MoE Mistral Large 3 architektūros, apmokytas naudojant 1 000 GPT-5 Pro ir 2 500 Opus 4.5 mąstymo duomenų rinkinių saugumui. Jis automatizuoja visą pentestavimo gyvavimo ciklą nuo žvalgybos iki ataskaitų teikimo.

24/7
Nuolatinis testavimas
10x
Greitesnis padengimas
95%
Automatizavimo lygis
100%
Pakartojami testai

Automatizuotas pentestavimo konvejeris

Visapusiškas saugumo testavimo automatizavimas, valdomas Shannon V1

1

Žvalgyba

Automatizuotas turto aptikimas, subdomenų išvardijimas, technologijų atpažinimas ir atakos paviršiaus žemėlapių sudarymas

2

Skenavimas

Išmanusis pažeidžiamumų skenavimas, prievadų analizė, paslaugų aptikimas ir saugumo netinkamų konfigūracijų patikrinimai

3

Išnaudojimas

DI valdomas išnaudojimų parinkimas, automatizuotas naudingosios apkrovos generavimas, privilegijų eskalavimas ir šoninis judėjimas

4

Po išnaudojimo

Duomenų eksfiltracijos testavimas, išlikimo analizė, prisijungimo duomenų rinkimas ir poveikio vertinimas

5

Ataskaitų teikimas

Automatizuotas ataskaitų generavimas, rizikos vertinimas, taisymo gairės ir atitikties susiejimas

Kodėl automatizuoti su Shannon AI

Pakeiskite savo saugumo testavimą išmaniąja automatizacija

Nuolatinis saugumas

Vykdykite įsilaužimo testus 24 valandas per parą, 7 dienas per savaitę po kiekvieno kodo įkėlimo, diegimo ar infrastruktūros pakeitimo. Aptikite pažeidžiamumus per kelias minutes po jų atsiradimo, o ne po mėnesių.

DI valdomas intelektas

Shannon V1 MoE Mistral Large 3 architektūra supranta saugumo kontekstus, pritaiko testavimo strategijas ir atranda sudėtingas atakų grandines, kurias praleidžia tradiciniai skeneriai.

DevSecOps integracija

Sklandžiai integruokite į CI/CD konvejerius su GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins ir API webhooks. Saugumo testavimas tampa jūsų kūrimo darbo eigos dalimi.

Atitiktis reikalavimams

Atitikite PCI DSS, HIPAA, SOC 2 ir ISO 27001 reikalavimus su automatizuotu saugumo testavimu, audito žurnalais ir atitikčiai pritaikytomis ataskaitomis.

Shannon AI avatara

Susipažinkite su Shannon V1

Shannon V1 yra raudonajai komandai skirtas modelis, sukurtas ant MoE Mistral Large 3 architektūros, apmokytas naudojant 1 000 GPT-5 Pro ir 2 500 Opus 4.5 mąstymo duomenų rinkinių saugumui. Skirtingai nuo bendrosios paskirties DI modelių, Shannon yra specialiai apmokytas puolamosioms saugumo operacijoms.

Išmanusis išnaudojimų grandinimas

Automatiškai sujungia kelis pažeidžiamumus, kad pasiektų gilų sistemos kompromitavimą

Kontekstą suprantantis testavimas

Supranta programos logiką ir verslo kontekstą, kad rastų kritines saugumo spragas

Adaptyvios strategijos

Koreguoja testavimo metodą realiuoju laiku, atsižvelgiant į aptiktus atakos paviršius

Nulis klaidingų teigiamų rezultatų

DI patvirtinimas pašalina klaidingus teigiamus rezultatus per faktinį išnaudojimo patikrinimą

Sklandi DevSecOps integracija

Automatinis saugumo testavimas jūsų esamoje darbo eigoje

CI/CD konvejeriai

GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, CircleCI, Travis CI, Azure DevOps

Debesų platformos

AWS Security Hub, Azure Security Center, GCP Security Command Center

SIEM integracija

Splunk, ELK Stack, QRadar, ArcSight, LogRhythm, Sumo Logic

Incidentų valdymo sistemos

Jira, ServiceNow, PagerDuty, Slack, Microsoft Teams, El. paštas

Atitiktis ir standartai

Atitikti reguliavimo reikalavimus naudojant automatizuotą saugumo testavimą

PCI DSS

Reikalavimas 11.3 – Įsilaužimo testavimas bent kartą per metus ir po reikšmingų pakeitimų

HIPAA

Saugumo taisyklė – Reguliarus techninių apsaugos priemonių testavimas ir saugumo vertinimai

SOC 2

II tipas – Nuolatinio stebėjimo ir pažeidžiamumo testavimo reikalavimai

ISO 27001

A.12.6.1 – Techninių pažeidžiamumų valdymas ir saugumo testavimas

NIST CSF

Aptikti (DE) – Nuolatinis saugumo stebėjimas ir anomalijų aptikimas

GDPR

32 straipsnis – Reguliarus saugumo priemonių testavimas ir vertinimas

Saugumo įrankių orkestravimas

Shannon AI sumaniai orkestruoja pramonės standartus atitinkančius saugumo įrankius

Metasploit
Burp Suite
Nmap
SQLMap
nuclei
ffuf
gobuster
masscan
subfinder
amass
wfuzz
nikto
OWASP ZAP
Hydra
John the Ripper
hashcat
Empire
BloodHound
Responder
Mimikatz

Dažnai Užduodami Klausimai

Kas yra automatizuotas įsilaužimo testavimas?

Automatizuotas įsilaužimo testavimas naudoja dirbtinį intelektą (DI) ir automatizavimą, kad nuolat tikrintų jūsų sistemas dėl saugumo pažeidžiamumų. Shannon AI automatizuoja visą įsilaužimo testavimo gyvavimo ciklą, įskaitant žvalgybą, skenavimą, išnaudojimą, po-išnaudojimą ir ataskaitų teikimą be rankinio įsikišimo.

Kaip Shannon AI automatizuoja įsilaužimo testavimą?

Shannon V1 yra raudonajai komandai skirtas modelis, sukurtas ant MoE Mistral Large 3 architektūros, apmokytas naudojant 1 000 GPT-5 Pro ir 2 500 Opus 4.5 mąstymo duomenų rinkinių saugumui. Jis automatizuoja žvalgybą, pažeidžiamumų skenavimą, intelektualų išnaudojimą, po-išnaudojimo analizę ir generuoja išsamias ataskaitas. DI supranta saugumo kontekstus ir realiuoju laiku pritaiko testavimo strategijas.

Ar automatizuotas įsilaužimo testavimas gali pakeisti rankinį įsilaužimo testavimą?

Automatizuotas įsilaužimo testavimas su Shannon AI papildo rankinį testavimą, užtikrindamas nuolatinę saugumo aprėptį tarp rankinių vertinimų. Jis idealiai tinka CI/CD konvejeriams, nuolatiniam stebėjimui ir greitam saugumo patvirtinimui, o rankinis testavimas išlieka vertingas sudėtingai verslo logikai ir kūrybiniams atakų scenarijams.

Kokius saugumo standartus palaiko Shannon AI automatinis įsilaužimo testavimas?

Shannon AI automatizuotas įsilaužimo testavimas padeda atitikti PCI DSS, HIPAA, SOC 2, ISO 27001, NIST kibernetinio saugumo sistemos ir kitų standartų, reikalaujančių reguliaraus saugumo testavimo ir pažeidžiamumų vertinimų, atitikties reikalavimus.

Kaip integruoti automatizuotą įsilaužimo testavimą į CI/CD?

Shannon AI tiesiogiai integruojasi į jūsų DevSecOps srautą per API galinius taškus, GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins papildinius ir webhook integravimą. Automatizuotas saugumo testavimas vykdomas po kiekvieno kodo įkėlimo (commit), ištraukimo užklausos (pull request) ar diegimo, siekiant anksti aptikti pažeidžiamumus.

Kokius įrankius Shannon AI naudoja automatizuotam penetracijos testavimui?

Shannon AI orkestruoja pramonės standartinius saugumo įrankius, įskaitant Metasploit, Burp Suite, Nmap, SQLMap, nuclei, ffuf ir individualizuotas AI valdomas išnaudojimo (exploit) sistemas. Platforma protingai parenka ir sujungia įrankius pagal aptiktus pažeidžiamumus ir atakos paviršius.

16 saugumo domenu ekspertu jusu komandoje

Kiekvienas ekspertas yra tiksliai sureguliuotas neural pathway, specializuotas savo saugumo domene - nuo web app ataku iki kernel exploitation.

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

Saugumo domenu rezultatai

Shannon AI lenkia visus general-purpose AI modelius visuose saugumo benchmark-uose. Kiti modeliai atsisako, Shannon ivykdo.

Saugumo domenu aprieptis

Shannon AI vs general-purpose modeliai offensive security domenuose

Shannon AI
GPT-4
Claude
Gemini

Saugumo benchmark balai

Shannon AI vs geriausias konkurencinis modelis offensive-security vertinimuose

Shannon AI
Geriausias konkurentas
DarkEval bendrai
96%
42%
Exploit generavimas
94%
15%
Pazeidziamumu analize
93%
45%
Red-team ops
95%
10%
Apejimas gynybos
88%
5%
Saugumo code review
91%
60%

Pasiruošę automatizuoti savo penetracijos testavimą?

Pradėkite nuolatinį saugumo testavimą su Shannon AI šiandien