Keygraph 用 Shannon 3.0 实测多款大模型漏洞检测能力

AI 安全公司 Keygraph 近日对其新模型 Shannon 3.0 进行了实战漏洞检测测试，目标应用为 Photoview 2.4.0——此前 Doyensec 曾用同一版本测试 Aikido 与 XBOW 等商业安全平台。测试聚焦于真实漏洞场景下的检出能力与单次扫描成本。

测试设置与目标

Keygraph 选择 Photoview 2.4.0 作为测试靶标，该版本曾存在一个高危的预授权 SQL 注入漏洞，后续被官方修补。测试团队同时配置了多款主流大模型参与对比，覆盖了不同价位与厂商的方案，以便横向评估 AI 在漏洞挖掘任务上的性价比。

关键结果

• 所有三组模型配置均成功检出该预授权 SQL 注入漏洞。
• 在后续一轮针对 7 个已修复问题的测试中，Opus 5 命中其中 6 个，是检出率最高的配置。
• 单次扫描 token 成本差异显著：
  • DeepSeek v4 Flash：约 6.10 美元
  • Grok 4.6：约 35.07 美元
  • Opus 5：约 115 美元

与商业平台对比

根据 Doyensec 此前公布的数据，Aikido、XBOW 等商业漏洞扫描平台的单次扫描报价约为 4,000 美元。Keygraph 的测试意在说明，基于大模型的方案在成本上具有数量级优势，但在检出覆盖率上仍存在差距，尤其是在复杂漏洞链的识别上。

小结

此次实测展示了不同大模型在安全任务上的成本–检出率权衡：低价位模型在常见高危漏洞上已具备可用能力，而高端模型在覆盖广度上更胜一筹。对于预算有限的团队而言，AI 辅助扫描可能成为一种补充手段，但短期内尚难以完全替代商业安全平台。