Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-06 18:31 UTC

CybercentreCanada / assemblyline-service-client

Service client that interfaces with the API to fetch tasks and publish the result for a service in Assemblyline 4

PythonMIT★ 3 Sterne⑂ 8 Forksseit März 2020Auf GitHub ansehen ↗

CybercentreCanada/assemblyline-service-client erreicht einen Gesundheitsindex von 56 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Sustainability & Governance (81/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (28/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

56
gesamt / 100
Mittel

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.

56
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 54 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 56 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

570 Follower135 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
PyPIassemblyline-service-client4.7.4.6-2.334vor 21 Tagenassemblylineautomatedmalwareanalysisgccanadacse-cstcsecstcybercccs

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

51Mittel · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualitätletzter Push vor 0 Tagen
4.2/36Commit-Rhythmus6/52 Wochen mit Commits
10/18Commit-Volumen12 Commits im letzten Jahr
1/10OpenSSF Scorecard: Maintained2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year12
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year6
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus70 Releases veröffentlicht
0/36Release-Aktualitätletztes Release vor 1.092 Tagen
19.8/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 82,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count70
latest_release_tagv4.4.1.dev190
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release1.092
mean_days_between_releases82,7
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?

39Schwach · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
4.9/60Stars3 Stars
7/25Forks8 Forks
0/15Watcher0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks8
stars3
watchers0
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_badges0
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

81Exzellent · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
13/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 42 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden11 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled11
top_contributor_share0,421
Wie die Bewertung erfolgt
0/42Issue-Lösungsquotekeine Issues oder keine Daten
28/30PR-Annahme82/88 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
9/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 13/21 approved changesets -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs82
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio
closed_unmerged_prs6
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
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
0/20Verifizierte DomainVerifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
19.8/25Reichweite des Inhabers570 Follower von CybercentreCanada
25/25Kontohistorie135 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers570
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginCybercentreCanada
public_repos135
account_age_days2.500
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 21 Tagen
20/20Versionshistorie2.334 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesassemblyline-service-client
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish21

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

44Schwach · 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
6/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests5 out of 13 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
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
10/10Topics4 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsassemblyline, malware-analysis, service, client
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?

52Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionkeine Daten
0.8/2.5CI-Tests5 out of 13 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4.5/7.5Code-ReviewFound 13/21 approved changesets -- score normalized to 6
1.5/2.5Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
0/10Dangerous-Workflowkeine Daten
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
0.8/7.5Maintained2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
0/5Packagingkeine Daten
0/5Pinned-Dependencieskeine Daten
2/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 4
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
0/7.5Token-Permissionskeine Daten
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated12
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive6
scorecard_aggregate4,3
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Signed-Releases, Token-Permissions. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
18.2/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories1 betroffen: paramiko 3.5.1 (low 3.4)
36.9/40Keine offenen Advisories1 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 92 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories2
affected_packages1
assessed_packages85
unassessed_packages0
affected_by_severitylow 1
direct_affected_packages0
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:assemblyline-service-client@4.7.4.6 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 85 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.

28Gefährdet · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
19.2/40Lesbare Commit-Historie36 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,36
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxiskeine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartungkeine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencieskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer CodePython ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen0/4 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes26.125
source_files_sampled4
oversized_source_files0

Eckdaten

3GitHub-Sterne
11Mitwirkende
12Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
70Releases
2Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 8 ⇿
0Sterne
8Forks
19Releases

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.

02468812021-052023-112026-05
Major 0Minor 0Patch 0

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.3 / 10
4.3Gesamtwert

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 · 2026-08-06 18:31 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
3CI-Tests5 out of 13 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6Code-ReviewFound 13/21 approved changesets -- score normalized to 6
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
k. A.Dangerous-Workflowno workflows found
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
1Maintained2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
k. A.Pinned-Dependenciesno dependencies found
4SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 4
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
k. A.Token-PermissionsNo tokens found
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 5

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 5 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIassemblylineindirekt
PyPIassemblyline-coreindirekt
PyPIpytestindirekt
PyPIpython-socketioindirekt
PyPIrequests-mockindirekt
Abhängigkeits-Advisories 1

Die Installation von pypi:assemblyline-service-client@4.7.4.6 zieht 85 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 1 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
paramiko3.5.1indirektniedrig2

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 v0.31.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.