无审查安全 AI

专为安全专业人士打造

Shannon V1 是一个专为红队设计的模型,基于 MoE Mistral Large 3 架构构建,并使用 1,000 个 GPT-5 Pro 和 2,500 个 Opus 4.5 思维数据集进行训练。与 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Grok 不同,Shannon 从不拒绝合法的安全工作。它是唯一真正理解攻击性安全的 AI。

其他 AI 拒绝安全工作

了解主流 AI 模型如何审查安全专业人士

OpenAI
ChatGPT: "我无法协助渗透测试技术。"
Anthropic
Claude: "我无法协助漏洞利用开发。"
Google
Gemini: "我无法提供安全测试工具的指导。"
xAI
Grok: "我无法协助该安全请求。"
Shannon AI
Shannon AI: "这是您授权渗透测试的详细方法..."
96%
攻击性安全任务成功率
#1
红队基准排名
V1
基于 MoE Mistral Large 3 架构构建
24/7
安全专业人士无限制访问

为什么受审查的 AI 无法满足安全专业人士的需求

🚫

持续拒绝

ChatGPT、Claude 和 Gemini 拒绝合法的安全查询,迫使您重新措辞并浪费时间说服 AI 您的工作是获得授权的。

⚠️

不完整的技术

经过审查的模型提供淡化的安全指导,省略了真实渗透测试和漏洞利用开发所需的关键技术细节。

🔒

过度谨慎的过滤器

主流人工智能模型将安全专业人员视为威胁行为者,阻止他们访问安全文档中可自由获取的信息。

⏱️

生产力损失

安全专业人员浪费数小时来规避人工智能审查,而不是专注于授权测试和漏洞研究。

Shannon AI 解锁了什么

完整获取攻击性安全知识——无过滤,无审查

漏洞利用开发

关于漏洞创建、内存损坏、ROP 链、shellcode 和漏洞利用的完整技术指导,用于授权测试。

有效载荷生成

为授权的红队行动和渗透测试创建复杂的有效载荷、后门和持久化机制。

规避技术

学习反检测方法、EDR 绕过、沙箱规避以及在实际安全评估中使用的混淆技术。

漏洞研究

深入研究漏洞发现、模糊测试策略、静态分析和零日研究方法。

红队行动

完整的红队行动手册、C2 基础设施设置、横向移动、权限提升和对手模拟战术。

恶意软件分析

逆向工程指导、恶意软件行为分析、静态和动态分析技术以及威胁情报。

Shannon V1 AI

Shannon V1:红队模型

Shannon V1 基于 MoE Mistral Large 3 架构构建,使用 1,000 个 GPT-5 Pro 和 2,500 个 Opus 4.5 思维数据集进行训练,并专门针对攻击性安全操作进行了微调。与拒绝安全工作的主流人工智能模型不同,Shannon V1 针对授权渗透测试场景、漏洞利用开发技术和真实世界红队行动进行了训练。

该模型理解上下文,识别授权安全测试,并提供完整的技术指导,没有审查过滤器。Shannon V1 在攻击性安全基准测试中排名第一,并受到全球专业渗透测试人员、安全研究人员和企业红队的信任。

立即试用 Shannon V1

谁使用 Shannon AI

渗透测试人员

专业的渗透测试人员使用 Shannon 进行漏洞利用开发、有效载荷生成和全面的测试方法。

红队操作员

红队利用 Shannon 进行对手模拟、C2 基础设施和高级持续性威胁模拟。

漏洞赏金猎人

安全研究人员使用 Shannon 发现漏洞、开发利用程序并最大化漏洞赏金奖励。

CTF 玩家

CTF 参赛者依靠 Shannon 进行快速漏洞利用开发、密码学挑战和逆向工程任务。

安全研究人员

学术界和工业界研究人员使用 Shannon 进行漏洞发现、威胁分析和安全工具开发。

企业 CISO

安全负责人为他们的团队部署 Shannon,通过攻击性安全知识来提升防御态势。

常见问题

Shannon AI 在安全工作中真的没有审查吗?

是的。Shannon V1 专为安全专业人员设计,从不拒绝合法的安全查询。与 ChatGPT、Claude、Gemini 和 Grok 不同,Shannon 理解授权安全测试的上下文,并提供完整的技术指导,没有审查过滤器。

Shannon 在安全测试方面与 ChatGPT 有何不同?

ChatGPT、Claude 和其他主流 AI 模型受到严格审查,拒绝协助渗透测试、漏洞利用开发和攻击性安全技术。Shannon V1 专为安全专业人员构建,为授权测试提供对安全知识的无限制访问。

Shannon 可以协助哪些安全任务?

Shannon V1 协助漏洞利用开发、有效载荷生成、规避技术、漏洞研究、红队操作、恶意软件分析、渗透测试方法,以及授权任务中攻击性安全工作的所有方面。

使用 Shannon AI 合法吗?

是的。Shannon AI 专为授权的安全测试、研究和教育而设计。用户有责任确保他们对任何安全测试活动拥有适当的授权。Shannon 被专业的渗透测试人员、安全研究人员和企业安全团队使用。

是什么让 Shannon V1 优于其他未审查的 AI 模型?

Shannon V1 基于 MoE Mistral Large 3 架构构建,使用 1,000 个 GPT-5 Pro 和 2,500 个 Opus 4.5 思维数据集进行训练,并专门针对攻击性安全进行训练。它不仅没有审查,而且对安全工具、技术和方法论有着深入的了解。Shannon 在攻击性安全基准测试中排名第一。

Shannon 能否协助恶意软件分析和逆向工程?

是的。Shannon V1 在恶意软件分析、逆向工程、漏洞利用开发和理解攻击技术方面提供全面的帮助。它帮助安全专业人员分析威胁并制定防御策略。

16 个安全领域专家随时待命

每位专家都是精细调优的神经路径,专精于其安全领域 - 从 Web 应用攻击到内核利用。

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

安全领域表现

Shannon AI 在所有安全基准上都优于通用 AI。其他模型会拒绝,Shannon 会执行。

安全领域覆盖

Shannon AI 与通用模型在进攻型安全领域的对比

Shannon AI
GPT-4
Claude
Gemini

安全基准得分

Shannon AI 与最佳竞争模型在进攻型安全评估中的对比

Shannon AI
最佳竞争模型
DarkEval 总体
96%
42%
漏洞利用生成
94%
15%
漏洞分析
93%
45%
红队行动
95%
10%
防御规避
88%
5%
安全代码审查
91%
60%

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