Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-05 23:08 UTC

CybercentreCanada / assemblyline-base

Base components for Assemblyline 4 (Datastore, ODM, Filestore, Remote Datatypes, utils function, etc...)

PythonMIT★ 73 Sterne⑂ 42 Forksseit Jan. 2020Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird

CybercentreCanada/assemblyline-base erreicht einen Gesundheitsindex von 80 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Sustainability & Governance (84/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (40/100). Zuletzt vor 1 Tag aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

80
gesamt / 100
Exzellent

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

80
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken
Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar
Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen
Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen
Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht
Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

Bewertungsprofil

Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.

Der gewichtete Gesamtwert 68 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 80 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Canadian Centre for Cyber SecurityOrganisation · verifizierte Domain
577 Follower136 öffentliche Reposseit Okt. 2019

Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIassemblyline4.7.4.1723.4962.656vor 1 Tagassemblylineautomatedmalwareanalysisgccanadacse-cstcsecstcybercccs

Metriken nach Kategorie

Vitalität

Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?

79Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

97Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualitätletzter Push vor 1 Tagen
33.2/36Commit-Rhythmus48/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen246 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year246
human_commit_share
days_since_last_push1
active_weeks_last_year48
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus100 Releases veröffentlicht
0/36Release-Aktualitätletztes Release vor 1.006 Tagen
19.8/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 89,2 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv4.4.1.dev335
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release1.006
mean_days_between_releases89,2
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

61Mittel · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
30.1/60Stars73 Stars
13.4/25Forks42 Forks
2.7/15Watcher4 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks42
stars73
watchers4
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
58.3/80Downloads pro Monat23.496 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesassemblyline
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads23.496
unverified_packages_excluded
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Abhängige in der Registry. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

84Exzellent · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
14.2/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 37 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden31 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled31
top_contributor_share0,369
Wie die Bewertung erfolgt
0/42Issue-Lösungsquotekeine Issues oder keine Daten
28.3/30PR-Annahme2.044/2.170 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 15/20 approved changesets -- score normalized to 7
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs2.044
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio
closed_unmerged_prs126
first_time_authors_30d
first_time_prs_merged_30d
first_time_prs_decided_30d
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Issue-Lösungsquote, Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaftim Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
19.9/25Reichweite des Inhabers577 Follower von CybercentreCanada
25/25Kontohistorie136 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers577
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginCybercentreCanada
public_repos136
account_age_days2.531

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 1 Tagen
20/20Versionshistorie2.656 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesassemblyline
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish1

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

51Mittel · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/24CI-Workflows
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests15 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
has_cinein
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Sitehttps://cybercentrecanada.github.io/assemblyline4_docs/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics2 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsassemblyline, malware-analysis
has_wikinein
homepagehttps://cybercentrecanada.github.io/assemblyline4_docs/
docs_sitehttps://cybercentrecanada.github.io/assemblyline4_docs/
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?

65Gut · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionkeine Daten
2.2/2.5CI-Tests15 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5.2/7.5Code-ReviewFound 15/20 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflowkeine Daten
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packagingkeine Daten
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SASTSAST tool is run on all commits
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
0/7.5Token-Permissionskeine Daten
0/7.5Vulnerabilities11 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated13
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive5
scorecard_aggregate5,9
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Dangerous-Workflow, Packaging, Signed-Releases, Token-Permissions. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
25.5/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories1 betroffen: paramiko 3.5.1 (low 3.4)
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
36.9/40Keine offenen Advisories1 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 122 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories2
affected_packages1
assessed_packages72
unassessed_packages0
affected_by_severitylow 1
direct_affected_packages1
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:assemblyline@4.7.4.17 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 72 Paketen. Erreichbarkeit wird nicht analysiert.

AI Readiness

Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.

40Schwach · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historiekeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfungassemblyline/py.typed
10/10Reproduzierbare UmgebungDockerfile
0/10Belegte Agentenpraxiskeine Daten
5/8Automatisierte WartungAbhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configsassemblyline/py.typed
agent_commit_share
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Belegte Agentenpraxis. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer CodePython mit Typprüfungs-Konfiguration (assemblyline/py.typed)
53.8/55Handhabbare Dateigrößen4/191 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes3.003.115
source_files_sampled191
oversized_source_files4

Eckdaten

73GitHub-Sterne
31Mitwirkende
246Commits, letzte 12 Monate
1Tage seit letztem Push
100Releases
2Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • GraphQL snapshot failed, fell back to REST: GitHub GraphQL error: Something went wrong while executing your query on 2026-09-05T23:06:50Z. Please include `99F2:3F3A69:B05AABD:AA5509F:6A9CA088` when reporting this issue.
  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 42 ⇿
0Sterne
42Forks
100Releases

Wann jeder Stern und Fork hinzugefügt wurde, von GitHub erfasst und nach Tagen gruppiert. Das kumulierte Wachstum steht direkt über den täglichen Zugängen, aus denen es besteht, sodass beide gegeneinander lesbar sind: stetiger organischer Zuwachs sieht ganz anders aus als ein abrupter, kurzlebiger Ausschlag. Wo dieser Unterschied messbar ist, wird er als Wachstumsauthentizität ausgewiesen.

010203040504222020-042023-062026-08
Major 0Minor 0Patch 0

Jeder Punkt umfasst 6 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.9 / 10
5.9Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-05 23:07 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
k. A.Branch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
9CI-Tests15 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7Code-ReviewFound 15/20 approved changesets -- score normalized to 7
10Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
k. A.Dangerous-Workflowno workflows found
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool is run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
k. A.Token-PermissionsNo tokens found
0Vulnerabilities11 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 36

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 36 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaiohttpindirekt
PyPIapschedulerindirekt
PyPIarrowindirekt
PyPIassemblyline-toolboxindirekt
PyPIazure-identityindirekt
PyPIazure-storage-blobindirekt
PyPIbcryptindirekt
PyPIboto3indirekt
PyPIcartindirekt
PyPIchardetindirekt
PyPIelastic-apmindirekt
PyPIelasticsearchindirekt
PyPIhauntedhouse0.1.10indirekt
PyPIlarkindirekt
PyPImagikaindirekt
PyPImsoffcrypto-toolindirekt
PyPInotifications-python-clientindirekt
PyPIpackagingindirekt
PyPIparamikoindirekt
PyPIpyftpdlibindirekt
PyPIpyopenssl23.3.0indirekt
PyPIpysftpindirekt
PyPIpytestindirekt
PyPIpytest-mockindirekt
PyPIpython-baseconvindirekt
PyPIpython-datemathindirekt
PyPIpython-magicindirekt
PyPIpytzindirekt
PyPIpyyamlindirekt
PyPIredisindirekt
PyPIrequestsindirekt
PyPIretryingindirekt
PyPIrstrindirekt
PyPIurllib3indirekt
PyPIwebsocket-clientindirekt
PyPIyara-pythonindirekt
Abhängigkeits-Advisories 1

Die Installation von pypi:assemblyline@4.7.4.17 zieht 72 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 1 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
paramiko3.5.1direktniedrig2

Ein Advisory bedeutet, dass die im Abhängigkeitsgraphen erfasste Version in den betroffenen Bereich eines Advisories fällt. Erreichbarkeit wird nicht analysiert, und der Graph enthält Entwicklungs- und Test-Pins — ein Fund kann das Werkzeug betreffen und nicht die ausgelieferte Software.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.