一个提供统一 API 和参考环境的 Python 多智能体强化学习研究库,接口风格类似 Gymnasium。
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用于研究自动化攻防智能体在模拟企业网络中相互作用的实验平台,提供 OpenAI Gym 接口。
CyberBattleSim 是一个研究平台,用于观察自动化智能体在抽象模拟企业网络中的行为。网络由固定的拓扑结构和植入节点的漏洞定义:攻击者智能体通过横向移动并利用这些漏洞争夺网络控制权,防御者则基于预设概率检测攻击,并通过重装受感染节点来缓解影响。
环境提供基于 Python 的 OpenAI Gym 接口,便于用强化学习算法对其进行训练。智能体的表现可以从达成目标所需的仿真步数和训练过程中的累计奖励来比较。仓库内含基线智能体、示例网络(如夺旗赛玩具环境和链式拓扑)以及用于交互探索和基准测试的 Jupyter 笔记本。
该仿真有意做了高度简化,重点放在横向移动上,没有对真实网络流量建模,因此它只适合研究用途,不能直接应用于真实系统。
克隆代码仓库
git clone https://github.com/microsoft/CyberBattleSim.git安装 uv 包管理器(如已安装可跳过)
bash install-uv.sh运行初始化脚本以创建虚拟环境
bash init.sh使用基线强化学习智能体运行一次简短模拟
python -m cyberbattle.agents.baseline.run --training_episode_count 5 --eval_episode_count 3 --iteration_count 100 --rewardplot_width 80 --chain_size=4 --ownership_goal 0.2概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
一个提供统一 API 和参考环境的 Python 多智能体强化学习研究库,接口风格类似 Gymnasium。
用于单智能体强化学习的标准 Python API,并附带一组参考环境,是 OpenAI Gym 的维护分支。
基于 Gymnasium 的自动驾驶仿真环境合集,用于训练和测试自动驾驶与决策智能体。
面向强化学习与自动驾驶研究的轻量级 Python 驾驶仿真器,支持传感器仿真与 Gymnasium 风格环境。
用于研究多智能体通信、合作与竞争的粒子仿真环境集合。
基于 PyBullet 的 Gymnasium 环境,用于训练单机与多机四旋翼无人机的强化学习控制策略。