YAWNING-TITAN

在虚拟网络沙盒中训练AI攻防,低成本验证自主防御算法。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 22 🐛 待处理 3 👀 关注 1 ⚠️ 作者已归档(停止维护)
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 68
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

YAWNING-TITAN 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队dstl
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型autonomous-agents,cybersecurity,openai-gym,openai-gym-environment,reinforcement-learning,rl-environment
GitHub 星标★ 68
上线时间2021-10-06 00:00:00
代码更新2024-05-21
仓库体积22.1 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

YAWNING TITAN 是一个基于图结构的抽象网络安全模拟环境,专为训练自主网络防御智能体而设计。它解决了现实网络攻防演练成本高、风险大、难以重复的问题,为强化学习研究提供可复现的攻防对抗沙盒。核心能力包括:将网络拓扑抽象为图模型,支持红蓝对抗场景定义,兼容 OpenAI Gym 接口,可无缝接入 RL 算法库。环境内置多种网络攻击与防御动作,支持自定义任务和奖励函数,帮助研究者快速验证自主网络操作算法。项目处于早期阶段,但架构清晰,适合学术探索和教学演示。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 68

核心亮点

  • 图结构抽象网络拓扑,直观且灵活,支持复杂攻防场景建模
  • 兼容 OpenAI Gym 接口,可直接对接主流强化学习框架
  • 内置攻防动作集,降低自主网络操作研究入门门槛

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 项目早期,功能完整性和稳定性有待验证

适用场景

  • 高校网络安全强化学习课程实验
  • 企业红蓝对抗AI算法预研
  • 自主网络防御智能体竞赛平台

替代项目

CyberBattleSim、NASim、Gym-IDS

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