개발자 직업이 위험하다? 실제 해킹까지 수행하는 AI 에이전트 'Shannon' 등장

Posted Feb 9, 2026

Shannon-The-Autonomous-AI-Pentester

13 min read

사이버 보안 업계에 ‘진짜’가 나타났습니다.

지금까지의 보안 스캐너들은 단순히 “여기 문제가 있을 것 같아요”라고 경고만 날리는 수준이었습니다. 덕분에 개발자들은 수많은 오탐(False Positive) 알림에 시달려야 했죠. 하지만 오늘 소개할 오픈소스 프로젝트는 차원이 다릅니다.

Shannon(섀넌)은 단순한 스캐너가 아닙니다. 실제 해커처럼 생각하고, 행동하고, 시스템을 뚫어버리는 ‘자율 AI 펜테스터’입니다.

이 AI는 취약점을 발견하면 거기서 멈추지 않습니다. 실제로 브라우저를 조작해 공격 코드를 입력하고, 데이터를 탈취하거나 인증을 우회하는 ‘익스플로잇(Exploit)’을 직접 수행하여, 그 취약점이 진짜임을 증명해냅니다.

XBOW 벤치마크에서 96.15%의 성공률을 기록하며 인간 펜테스터와 기존 툴을 압도한 Shannon. 과연 이 AI가 우리의 일자리를 위협할지, 아니면 든든한 아군이 될지 지금부터 상세히 파헤쳐 보겠습니다.

🚀 Shannon이란 무엇인가?

Shannon은 KeygraphHQ에서 개발한 완전 자율형 AI 펜테스터(Penetration Tester)입니다. Anthropic의 Claude Agent SDK를 기반으로 만들어졌으며, 웹 애플리케이션의 소스 코드를 분석하고 실제 공격을 수행하여 보안 허점을 찾아냅니다.

가장 큰 특징은 “Proof by Exploitation(공격을 통한 검증)” 철학입니다. 이론상의 취약점을 나열하는 것이 아니라, 실제로 공격에 성공한(Exploitable) 취약점만을 보고합니다. 이는 보안 팀의 피로도를 획기적으로 줄여줍니다.

✨ 주요 기능 (Key Features)

README와 공식 문서를 통해 확인한 Shannon의 핵심 기능은 다음과 같습니다.

완전 자율 운영 (Fully Autonomous)
- 단 한 줄의 명령어로 펜테스팅을 시작할 수 있습니다.
- AI가 알아서 로그인(2FA/TOTP 포함), 페이지 탐색, 공격 수행, 보고서 작성까지 처리합니다.
실제 익스플로잇 수행 (Real Exploit Validation)
- 단순 추측이 아닌, SQL 인젝션, XSS, 인증 우회 등의 공격을 직접 실행합니다.
- “이 취약점이 진짜 위험한가?”에 대한 확실한 증거(Proof-of-Concept)를 제공합니다.
코드 인식 테스팅 (Code-Aware Testing)
- 블랙박스 테스트(외부에서만 찌르기)가 아닙니다. 애플리케이션의 소스 코드를 분석하여 공격 표면(Attack Surface)을 파악하고, 더 정교한 공격 시나리오를 설계합니다.
강력한 도구 통합
- Nmap, Subfinder, WhatWeb, Schemathesis 등 업계 표준 보안 도구들을 AI가 직접 제어하고 활용합니다.
높은 벤치마크 성능
- 힌트가 없는 소스 코드 기반의 XBOW 벤치마크에서 96.15%라는 놀라운 성공률을 달성했습니다.

🏗️ 아키텍처 및 작동 원리 (Architecture)

Shannon은 인간 해커의 사고 과정을 그대로 모방하도록 설계되었습니다. 내부는 크게 4가지 단계의 멀티 에이전트 시스템으로 돌아갑니다.

정찰 (Reconnaissance)
- 소스 코드를 읽고 데이터 흐름, 라우팅, 인증 로직을 파악합니다.
- 동시에 라이브 애플리케이션을 탐색하며 공격 지점을 지도화(Mapping)합니다.
취약점 분석 (Vulnerability Analysis)
- 수집된 정보를 바탕으로 OWASP 주요 취약점(인젝션, XSS, SSRF 등)을 찾기 위해 전문화된 에이전트들이 병렬로 분석을 시작합니다.
익스플로잇 (Exploitation)
- 가장 핵심적인 단계입니다. AI가 브라우저를 직접 조작하거나 API 요청을 보내 실제 공격을 감행합니다.
- 성공 시 스크린샷이나 데이터 탈취 증거를 확보합니다.
보고 (Reporting)
- 성공한 공격에 대한 재현 가능한 단계(Reproduction Steps)와 수정 방안이 포함된 전문가 수준의 보고서를 생성합니다.

이 모든 과정의 중심에는 Anthropic의 Claude 모델이 추론 엔진으로 작동하여 복잡한 상황에서도 유연하게 대처합니다.

🛠️ 설치 및 설정 (Installation)

Shannon은 Docker 기반으로 동작하므로 설치가 매우 간편합니다. (Docker가 미리 설치되어 있어야 합니다.)

1. 저장소 복제 터미널을 열고 GitHub 저장소를 클론합니다.

git clone https://github.com/KeygraphHQ/shannon.git
cd shannon

2. Docker 이미지 빌드

docker build -t shannon:latest .

3. API 키 설정 Shannon은 Claude 모델을 사용하므로 Anthropic API 키가 필요합니다. 환경 변수로 설정해 줍니다.

  
export CLAUDE_API_KEY="sk-ant-api03-..." # 본인의 실제 키 입력

💻 사용 가이드 (Usage Guide)

설치가 끝났다면 바로 내 웹사이트(또는 로컬 서버)를 해킹해 볼 수 있습니다.

⚠️ 주의: 반드시 본인이 소유하거나 테스트 권한이 있는 시스템에만 사용하세요. 실제 서비스 중인 프로덕션 환경에서는 데이터 손실 위험이 있으므로 절대 실행하지 마십시오.

1. 기본 실행 명령어

가장 간단하게 실행하는 방법입니다. 분석할 URL과 소스 코드 경로를 지정합니다.

  
./shannon start URL=http://host.docker.internal:3000 REPO=/path/to/your/local/repo

URL: 테스트할 웹 앱 주소 (로컬 호스트의 경우 host.docker.internal 사용 권장)
REPO: 분석할 소스 코드가 있는 로컬 경로

2. 고급 설정 (config.yaml)

로그인이 필요한 사이트나 특정 페이지를 제외하고 싶다면 설정 파일을 만들어야 합니다.

configs/my-app-config.yaml 파일을 생성하고 아래와 같이 작성합니다.

  
authentication:
  login_type: form
  login_url: "https://myapp.com/login"
  credentials:
    username: "admin@example.com"
    password: "supersecret"
    totp_secret: "JBSWY3DPEHPK3PXP" # 2FA가 있을 경우 자동 생성 지원
  login_flow:
    - "Type $username into the email field"
    - "Type $password into the password field"
    - "Click the 'Log In' button"
  success_condition:
    type: url_contains
    value: "/dashboard"

rules:
  avoid:
    - description: "로그아웃 버튼은 누르지 마"
      type: path
      url_path: "/logout"
  focus:
    - description: "API 엔드포인트를 집중적으로 공격해"
      type: path
      url_path: "/api"

설정 파일을 적용하여 실행하려면:

  
./shannon start CONFIG=configs/my-app-config.yaml REPO=...

📊 활용 사례 (Use Cases)

CI/CD 파이프라인 통합 (Shift-Left Security)
- 코드가 배포되기 전, 스테이징 단계에서 Shannon을 돌려 보안 구멍을 사전에 차단할 수 있습니다. 1년에 한 번 하는 모의 해킹이 아니라, ‘매일’ 하는 모의 해킹이 가능해집니다.
레거시 코드 취약점 점검
- 문서가 없고 개발자가 떠난 오래된 프로젝트의 소스 코드를 던져주고, 어디가 뚫리는지 파악하는 용도로 훌륭합니다.
보안 팀의 업무 효율화
- 반복적이고 기본적인 취약점 점검은 AI에게 맡기고, 인간 보안 전문가는 더 고차원적인 비즈니스 로직 취약점에 집중할 수 있습니다.

⚖️ 비교: Shannon Lite vs Pro

GitHub에 공개된 버전은 Shannon Lite입니다. 기업용 Pro 버전과의 차이는 다음과 같습니다.

기능	Shannon Lite (오픈소스)	Shannon Pro (상용)
라이선스	AGPL-3.0	상용 라이선스
배포 방식	셀프 호스팅 (Docker)	클라우드 또는 셀프 호스팅
분석 깊이	기본 소스-싱크 분석	LLM 기반 고급 데이터 흐름 분석
CI/CD 통합	수동 설정 필요	기본 지원 (GitHub Actions 등)
보고서	기본 마크다운	규정 준수(SOC2, PCI-DSS) 리포트
협업	단일 사용자	다중 사용자, SSO, RBAC

개인 연구나 소규모 팀이라면 Lite 버전으로도 충분히 강력한 기능을 경험할 수 있습니다.

📝 결론: 개발자, 긴장해야 할까?

Shannon을 직접 분석해보니, “개발자를 대체한다”기보다는 “개발자를 잠 못 들게 하던 불안감을 없애준다”는 표현이 더 적절해 보입니다.

매번 배포할 때마다 “혹시 내가 보안 구멍을 만들진 않았을까?” 걱정했다면, 이제 Shannon이 그 걱정을 덜어줄 것입니다. 물론, 이 도구는 양날의 검입니다. 공격자들도 비슷한 AI를 사용할 수 있기 때문이죠. 그래서 우리는 Shannon과 같은 방어용 AI 에이전트를 더 적극적으로 도입해야 합니다.

지금 바로 여러분의 로컬 환경에서 Shannon을 띄워보세요. 내 코드가 얼마나 쉽게 뚫리는지 눈으로 확인하는 순간, 보안에 대한 생각이 완전히 바뀔 것입니다.

References

https://github.com/KeygraphHQ/shannon
https://github.com/KeygraphHQ/shannon/blob/main/README.md

Tech

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