YAWNING-TITAN 是智能体领域的开源项目，由 dstl 开发，2021 年首次发布。
它收录于智能体分类，该分类目前共有 2,517 个项目，GitHub 星标数为 70。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-07-10。MIT许可证，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：高校网络安全强化学习课程实验。同类可对比的替代方案包括 CyberBattleSim、NASim、Gym-IDS。
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。
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。
开源
free
智能体
GitHub 星标
★ 70
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类智能体
开发团队dstl
所属国家
定价模式free
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
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★ 70
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2021-10-06 00:00:00
最近更新2026-07-10 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4
使用教程
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
项目介绍
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