Shannon：Claude Codeを搭載したオープンソースAIペネトレーションテスト・ツール

Shannonは、コード分析からブラウザ操作による実地検証までを行う、オープンソースの自律型AIペンテスターとして紹介されています。従来の外部業者への委託は高コストで時間がかかっていましたが、ShannonはCI/CDパイプラインに組み込んで何度でも実行できるため、開発サイクルの効率化に寄与します。SSRF、XSS、SQLインジェクションといった主要な脆弱性を、偽陽性ゼロでレポート化できる点が大きな特徴です。セキュリティの専門知識がなくても、Kali Linuxを操作するより手軽にプロジェクトをスキャンできる利便性を強調しています。このセクションは、開発者が直面するコストとスピードの課題をAIがどう解決するかを提示しています。

実演では、Anthropic Agent SDKを使用するためClaudeのAPIキーが必要であることや、VPS上でのインストール手順が解説されています。脆弱性をあえて含んだ練習用アプリ「OWASP Juice Shop」を対象に、Docker Composeを用いてスキャンを開始する具体的な流れが示されます。スキャン実行時には、ブラウザテスト用のローカル接続とディレクトリ内のソースコード分析が並行して行われます。TemporalワークフローのWeb UI、またはログを確認できるCLIのどちらかで進捗を監視できる仕組みになっています。初回実行時にはDocker Hubから多くのイメージをプルする必要があるため、事前の準備が重要であることが述べられています。

ペンテストには数時間かかる場合があるため、進捗を失わないためにTemporalというオーケストレーションツールが重要な役割を果たしています。これにより、PCのクラッシュやAPIクレジット切れが起きても、正確に中断した場所から再開できる「耐久性」が保証されます。テストプロセスは、環境を確認する「プリフライト」から始まり、コードを読み解く「プレ偵察」、Playwrightでアプリを操作する「偵察」へと進みます。さらにフェーズ4では、インジェクションやSSRFなどの5つのカテゴリについて、調査用と実証用の計10個のエージェントが並行して動作します。最後にこれらすべての結果を統合し、人間が読みやすい包括的なレポートとして出力するまでの全容が解説されています。

約2時間半のテストが完了した後、生成された膨大なレポート群の内容が精査されています。認証分析レポートでは、HTTPSの欠如やレート制限の不備など、11件の深刻な脆弱性が極めて具体的に指摘されています。総合セキュリティ評価レポートでは、どの脆弱性が実際に「エクスプロイト（悪用）」可能であったかが明示され、攻撃の再現手順まで記載されています。具体的には、IDOR（認可制御不備）を突いて情報を抽出するためのcurlコマンドの例などが含まれており、即座に修正アクションに繋げられるレベルの情報量です。このセクションでは、AIが単なる理論上の指摘に留まらず、実証コードまで提供する能力の高さが示されています。

無料版のShannonに対し、Pro版ではCVSSスコアリングやOWASP、SOC 2、PCI DSSといった各種コンプライアンス準拠のレポート機能が追加されることが紹介されています。一方で、今回の1回のテスト（2時間半）で約60ドルという高額なAPIコストが発生した現実的な課題についても触れられています。現状ではClaudeのサブスクリプション枠が利用できないため、APIクレジットの消費が激しい点が、個人開発者にとってのハードルとなります。スタートアップにとっては人件費より安上がりな選択肢ですが、個人の場合はリリース後の需要を確認してから導入するのが賢明かもしれません。最後に、将来的な他モデルへの対応やセキュリティ関連の別動画への誘導を行い、動画を締めくくっています。