การรักษาความปลอดภัยที่ไม่ถูกเซ็นเซอร์ AI

สร้างขึ้นสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย

Shannon V1 เป็นโมเดลที่ออกแบบมาสำหรับ Red Team โดยเฉพาะ สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม MoE Mistral Large 3 ได้รับการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลการคิด 1,000 ชุดจาก GPT-5 Pro และ 2,500 ชุดจาก Opus 4.5 ไม่เหมือนกับ ChatGPT, Claude, Gemini และ Grok — Shannon ไม่เคยปฏิเสธงานด้านความปลอดภัยที่ถูกต้องตามกฎหมาย เป็น AI เดียวที่เข้าใจการโจมตีทางไซเบอร์อย่างแท้จริง

AI อื่นๆ ปฏิเสธงานด้านความปลอดภัย

ดูว่าโมเดล AI กระแสหลักเซ็นเซอร์ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยอย่างไร

OpenAI
ChatGPT: "ฉันไม่สามารถช่วยเรื่องเทคนิคการทดสอบการเจาะระบบได้"
Anthropic
Claude: "ฉันไม่สามารถช่วยเรื่องการพัฒนาเอ็กซ์พลอยต์ได้"
Google
Gemini: "ฉันไม่สามารถให้คำแนะนำเกี่ยวกับเครื่องมือทดสอบความปลอดภัยได้"
xAI
Grok: "ฉันไม่สามารถช่วยในคำขอความปลอดภัยนั้นได้"
Shannon AI
Shannon AI: "นี่คือระเบียบวิธีโดยละเอียดสำหรับการทดสอบการเจาะระบบที่ได้รับอนุญาตของคุณ..."
96%
อัตราความสำเร็จในงานด้าน Offensive Security
#1
จัดอันดับตามเกณฑ์มาตรฐาน Red Team
V1
สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม MoE Mistral Large 3
24/7
การเข้าถึงแบบไม่จำกัดสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย

ทำไม AI ที่ถูกเซ็นเซอร์จึงล้มเหลวในการช่วยเหลือผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย

🚫

การปฏิเสธอย่างต่อเนื่อง

ChatGPT, Claude และ Gemini ปฏิเสธคำถามด้านความปลอดภัยที่ถูกต้องตามกฎหมาย บังคับให้คุณต้องปรับเปลี่ยนคำถามและเสียเวลาในการโน้มน้าว AI ว่างานของคุณได้รับอนุญาต

⚠️

เทคนิคที่ไม่สมบูรณ์

โมเดลที่ถูกเซ็นเซอร์ให้คำแนะนำด้านความปลอดภัยที่อ่อนด้อย โดยละเว้นรายละเอียดทางเทคนิคที่สำคัญซึ่งจำเป็นสำหรับการทดสอบการเจาะระบบจริงและการพัฒนาช่องโหว่

🔒

ตัวกรองที่ระมัดระวังเกินไป

โมเดล AI ทั่วไปปฏิบัติต่อผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยเหมือนผู้คุกคาม โดยบล็อกการเข้าถึงข้อมูลที่มีอยู่ทั่วไปในเอกสารความปลอดภัย

⏱️

การสูญเสียประสิทธิภาพการทำงาน

ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยเสียเวลาหลายชั่วโมงไปกับการหลีกเลี่ยงการเซ็นเซอร์ของ AI แทนที่จะมุ่งเน้นไปที่การทดสอบที่ได้รับอนุญาตและการวิจัยช่องโหว่

สิ่งที่ Shannon AI ปลดล็อก

การเข้าถึงความรู้ด้านความปลอดภัยเชิงรุกอย่างสมบูรณ์ - ไม่มีตัวกรอง, ไม่มีการเซ็นเซอร์

การพัฒนาช่องโหว่

คำแนะนำทางเทคนิคฉบับเต็มเกี่ยวกับการสร้างช่องโหว่, การเสียหายของหน่วยความจำ (memory corruption), ROP chains, shellcode, และการใช้ประโยชน์จากช่องโหว่สำหรับการทดสอบที่ได้รับอนุญาต

การสร้างเพย์โหลด

สร้างเพย์โหลดที่ซับซ้อน, แบ็คดอร์, และกลไกการคงอยู่ (persistence mechanisms) สำหรับปฏิบัติการ Red Team และการทดสอบการเจาะระบบที่ได้รับอนุญาต

เทคนิคการหลีกเลี่ยง

เรียนรู้วิธีการต่อต้านการตรวจจับ, การเลี่ยง EDR, การหลีกเลี่ยงแซนด์บ็อกซ์, และเทคนิคการอำพรางที่ใช้ในการประเมินความปลอดภัยในโลกจริง

การวิจัยช่องโหว่

เจาะลึกการค้นพบช่องโหว่, กลยุทธ์การฟัซซิ่ง (fuzzing), การวิเคราะห์แบบสถิต (static analysis), และระเบียบวิธีวิจัยช่องโหว่ Zero-day

ปฏิบัติการ Red Team

คู่มือปฏิบัติการ Red Team ฉบับสมบูรณ์, การตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐาน C2, การเคลื่อนที่ด้านข้าง (lateral movement), การยกระดับสิทธิ์ (privilege escalation), และกลยุทธ์การเลียนแบบผู้โจมตี

การวิเคราะห์มัลแวร์

คำแนะนำด้านวิศวกรรมย้อนกลับ (reverse engineering), การวิเคราะห์พฤติกรรมมัลแวร์, เทคนิคการวิเคราะห์แบบสถิตและพลวัต (static and dynamic analysis), และข่าวกรองภัยคุกคาม

Shannon V1 AI

Shannon V1: โมเดลสำหรับ Red Team

Shannon V1 สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม MoE Mistral Large 3 โดยได้รับการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลการคิด 1,000 ชุดจาก GPT-5 Pro และ 2,500 ชุดจาก Opus 4.5 และได้รับการปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับปฏิบัติการความปลอดภัยเชิงรุก แตกต่างจากโมเดล AI ทั่วไปที่ปฏิเสธงานด้านความปลอดภัย Shannon V1 ได้รับการฝึกฝนจากสถานการณ์การทดสอบการเจาะระบบที่ได้รับอนุญาต, เทคนิคการพัฒนาช่องโหว่, และปฏิบัติการ Red Team ในโลกจริง

โมเดลนี้เข้าใจบริบท, ตระหนักถึงการทดสอบความปลอดภัยที่ได้รับอนุญาต, และให้คำแนะนำทางเทคนิคที่สมบูรณ์โดยไม่มีตัวกรองการเซ็นเซอร์ Shannon V1 ได้รับการจัดอันดับเป็นอันดับ 1 ในเกณฑ์มาตรฐานความปลอดภัยเชิงรุก และได้รับความไว้วางใจจากผู้ทดสอบการเจาะระบบมืออาชีพ, นักวิจัยความปลอดภัย, และทีม Red Team ขององค์กรทั่วโลก

ลองใช้ Shannon V1 เลย

ใครใช้ Shannon AI

ผู้ทดสอบการเจาะระบบ

ผู้ทดสอบการเจาะระบบมืออาชีพใช้ Shannon สำหรับการพัฒนาเอ็กซ์พลอยต์ การสร้างเพย์โหลด และระเบียบวิธีทดสอบที่ครอบคลุม

ผู้ปฏิบัติการ Red Team

ทีม Red Team ใช้ Shannon สำหรับการจำลองพฤติกรรมผู้ไม่หวังดี โครงสร้างพื้นฐาน C2 และการจำลองภัยคุกคามขั้นสูงแบบต่อเนื่อง

นักล่า Bug Bounty

นักวิจัยด้านความปลอดภัยใช้ Shannon เพื่อค้นหาช่องโหว่ พัฒนาเอ็กซ์พลอยต์ และเพิ่มรางวัล Bug Bounty ให้สูงสุด

ผู้เล่น CTF

ผู้แข่งขัน CTF อาศัย Shannon สำหรับการพัฒนาเอ็กซ์พลอยต์อย่างรวดเร็ว ความท้าทายด้านการเข้ารหัส และงานวิศวกรรมย้อนกลับ

นักวิจัยด้านความปลอดภัย

นักวิจัยจากสถาบันการศึกษาและอุตสาหกรรมใช้ Shannon สำหรับการค้นหาช่องโหว่ การวิเคราะห์ภัยคุกคาม และการพัฒนาเครื่องมือความปลอดภัย

CISO ระดับองค์กร

ผู้นำด้านความปลอดภัยนำ Shannon มาใช้สำหรับทีมของตนเพื่อปรับปรุงท่าทีการป้องกันผ่านความรู้ด้านความปลอดภัยเชิงรุก

คำถามทั่วไป

Shannon AI ไม่มีการเซ็นเซอร์สำหรับการทำงานด้านความปลอดภัยจริงหรือ?

ใช่ Shannon V1 ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย และไม่เคยปฏิเสธคำถามด้านความปลอดภัยที่ถูกต้องตามกฎหมาย แตกต่างจาก ChatGPT, Claude, Gemini และ Grok, Shannon เข้าใจบริบทของการทดสอบความปลอดภัยที่ได้รับอนุญาต และให้คำแนะนำทางเทคนิคที่สมบูรณ์โดยไม่มีตัวกรองการเซ็นเซอร์

Shannon แตกต่างจาก ChatGPT อย่างไรสำหรับการทดสอบความปลอดภัย?

ChatGPT, Claude และโมเดล AI กระแสหลักอื่นๆ ถูกเซ็นเซอร์อย่างหนักและปฏิเสธที่จะช่วยในการทดสอบการเจาะระบบ การพัฒนาเอ็กซ์พลอยต์ และเทคนิคความปลอดภัยเชิงรุก Shannon V1 สร้างขึ้นมาโดยเฉพาะสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย และให้การเข้าถึงความรู้ด้านความปลอดภัยอย่างไม่จำกัดสำหรับการทดสอบที่ได้รับอนุญาต

Shannon สามารถช่วยงานด้านความปลอดภัยอะไรได้บ้าง?

Shannon V1 ช่วยในการพัฒนาเอ็กซ์พลอยต์ การสร้างเพย์โหลด เทคนิคการหลบเลี่ยง การวิจัยช่องโหว่ การปฏิบัติการ Red Team การวิเคราะห์มัลแวร์ ระเบียบวิธีทดสอบการเจาะระบบ และทุกแง่มุมของงานความปลอดภัยเชิงรุกสำหรับการปฏิบัติงานที่ได้รับอนุญาต

การใช้ Shannon AI ถูกกฎหมายหรือไม่?

ใช่ Shannon AI ได้รับการออกแบบมาสำหรับการทดสอบความปลอดภัย การวิจัย และการศึกษาที่ได้รับอนุญาต ผู้ใช้มีหน้าที่รับผิดชอบในการตรวจสอบให้แน่ใจว่าตนได้รับอนุญาตอย่างเหมาะสมสำหรับกิจกรรมการทดสอบความปลอดภัยใดๆ Shannon ถูกใช้โดยผู้ทดสอบการเจาะระบบมืออาชีพ นักวิจัยด้านความปลอดภัย และทีมความปลอดภัยระดับองค์กร

อะไรทำให้ Shannon V1 ดีกว่าโมเดล AI ที่ไม่มีการเซ็นเซอร์อื่นๆ?

Shannon V1 สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม MoE Mistral Large 3 ได้รับการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลการคิด 1,000 ชุดจาก GPT-5 Pro และ 2,500 ชุดจาก Opus 4.5 และได้รับการฝึกฝนมาโดยเฉพาะสำหรับความปลอดภัยเชิงรุก ไม่ใช่แค่ไม่มีการเซ็นเซอร์เท่านั้น แต่ยังมีความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับเครื่องมือ เทคนิค และระเบียบวิธีด้านความปลอดภัยอีกด้วย Shannon ได้รับการจัดอันดับเป็นอันดับ 1 ในเกณฑ์มาตรฐานความปลอดภัยเชิงรุก

Shannon สามารถช่วยในการวิเคราะห์มัลแวร์และวิศวกรรมย้อนกลับได้หรือไม่?

ใช่ Shannon V1 ให้ความช่วยเหลืออย่างครอบคลุมในการวิเคราะห์มัลแวร์ วิศวกรรมย้อนกลับ การพัฒนาเอ็กซ์พลอยต์ และการทำความเข้าใจเทคนิคการโจมตี ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยวิเคราะห์ภัยคุกคามและพัฒนากลยุทธ์การป้องกัน

ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย 16 สาขาพร้อมใช้งาน

ผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนคือเส้นทางนิวรอนที่ปรับจูนเฉพาะทาง ตั้งแต่การโจมตีเว็บแอปจนถึงการโจมตีระดับเคอร์เนล

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

ประสิทธิภาพตามโดเมนความปลอดภัย

Shannon AI เหนือกว่าโมเดล AI ทั่วไปทุกตัวในทุก benchmark ด้านความปลอดภัย โมเดลอื่นปฏิเสธ แต่ Shannon ทำได้

ความครอบคลุมของโดเมนความปลอดภัย

เปรียบเทียบ Shannon AI กับโมเดลทั่วไปในโดเมนความปลอดภัยเชิงรุก

Shannon AI
GPT-4
Claude
Gemini

คะแนน benchmark ด้านความปลอดภัย

เปรียบเทียบ Shannon AI กับโมเดลคู่แข่งที่ดีที่สุดในการประเมินความปลอดภัยเชิงรุก

Shannon AI
คู่แข่งที่ดีที่สุด
DarkEval โดยรวม
96%
42%
การสร้างเอ็กซ์พลอยต์
94%
15%
การวิเคราะห์ช่องโหว่
93%
45%
ปฏิบัติการ Red Team
95%
10%
การหลบเลี่ยงการป้องกัน
88%
5%
รีวิวโค้ดความปลอดภัย
91%
60%

หยุดต่อสู้กับการเซ็นเซอร์ AI

เข้าร่วมกับผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยหลายพันคนที่ใช้ Shannon AI สำหรับงานด้านความปลอดภัยเชิงรุกแบบไร้ข้อจำกัด