Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-09 10:49 UTC

GoSecure / pyrdp

RDP monster-in-the-middle (mitm) and library for Python with the ability to watch connections live or after the fact

PythonGPL-3.0★ 1.779 Sterne⑂ 274 Forksseit Sept. 2018Auf GitHub ansehen ↗
ArtDesktop-AnwendungKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#hacktoberfest#rdp#pentest#honeypot#mitm#pyrdp#security

GoSecure/pyrdp erreicht einen Gesundheitsindex von 56 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (88/100) ab, am schwächsten bei Security (13/100). Zuletzt vor 119 Tagen 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

GoSecureOrganisation
234 Follower96 öffentliche Reposseit Nov. 2015

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpyrdp-mitm2.1.06864vor 959 Tagenrdpmitminterceptionattackpentesthoneypots

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

31Gefährdet · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

23Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9.9/36Push-Aktualität — letzter Push vor 119 Tagen
1.4/36Commit-Rhythmus — 2/52 Wochen mit Commits
9.7/18Commit-Volumen — 11 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year11
human_commit_share1
days_since_last_push119
active_weeks_last_year2

Release-Disziplin

44Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 10 Releases veröffentlicht
0/36Release-Aktualität — letztes Release vor 959 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 188,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count10
latest_release_tagv2.1.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release959
mean_days_between_releases188,1

Community & Verbreitung

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

69Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
52.7/60Stars — 1.779 Stars
20.3/25Forks — 274 Forks
8.9/15Watcher — 41 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks274
stars1.779
watchers41
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (GPL-3.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges1
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

47Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
37.8/80Downloads pro Monat — 686 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespyrdp-mitm
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads686
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?

67Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
14.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 36 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 30 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled30
top_contributor_share0,36

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
34.6/42Issue-Lösungsquote — 82 % der Issues geschlossen
28.9/30PR-Annahme — 188/195 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs188
open_issues51
closed_issues241
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,825
closed_unmerged_prs7
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
17/25Reichweite des Inhabers — 234 Follower von GoSecure
25/25Kontohistorie — 96 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers234
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginGoSecure
public_repos96
account_age_days3.939

Paketpflege

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
4/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 959 Tagen
12/20Versionshistorie — 4 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespyrdp-mitm
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish959

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

88Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://www.gosecure.net/blog/2020/10/20/announcing-pyrdp-1/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 7 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicshacktoberfest, rdp, pentest, honeypot, mitm, pyrdp, security
has_wikija
homepagehttps://www.gosecure.net/blog/2020/10/20/announcing-pyrdp-1/
docs_sitehttps://www.gosecure.net/blog/2020/10/20/announcing-pyrdp-1/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

13Kritisch · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
0/25Dependabot-Konfiguration
0/25Lockfiles für Abhängigkeiten
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestspyproject.toml, requirements-ci.txt, requirements-slim.txt, requirements.txt, setup.py
has_codeql_workflownein
has_security_policynein
has_dependabot_confignein

Abhängigkeits-Advisories

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
6.3/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 2 betroffen: pyopenssl 23.3.0 (critical 9.8), cryptography 41.0.7 (high 8.2)
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
27.6/40Keine offenen Advisories — 2 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 957 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories18
affected_packages2
assessed_packages25
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, high 1
direct_affected_packages2
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:pyrdp-mitm@2.1.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 25 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

AI-Agentenkontext & Leitlinien

21Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
21.3/40Lesbare Commit-Historie — 40 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,4
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)

48Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/221 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes41.472
source_files_sampled221
oversized_source_files0

Eckdaten

1.779GitHub-Sterne
30Mitwirkende
11Commits, letzte 12 Monate
119Tage seit letztem Push
10Releases
2Bus-Faktor
51offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 274 ⇿
0Sterne
274Forks
10Releases

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.

050100150200250300267152018-122022-102026-08
Major 2Minor 7Patch 1

Jeder Punkt umfasst 8 Tage.

Direkte Abhängigkeiten 14
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIappdirs>=1,<2pyproject.toml
PyPIcryptography>=3.3.2,<42pyproject.toml
PyPInamesgenerator>=0.3,<1pyproject.toml
PyPInumpy>=1,<2pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.4pyproject.toml
PyPIprogressbar2>=3.20,<5pyproject.toml
PyPIpyasn1>=0,<1pyproject.toml
PyPIpycryptodome>=3.5,<4pyproject.toml
PyPIpyopenssl>=19,<24pyproject.toml
PyPIpytz—pyproject.toml
PyPIrsa>=4,<5pyproject.toml
PyPIscapy>=2.4,<3pyproject.toml
PyPIservice_identity>=18pyproject.toml
PyPItwisted>=23pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 50

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 26 direkte und 24 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIappdirs—direkt
PyPIappdirs1.4.4direkt
PyPIcryptography—direkt
PyPIcryptography41.0.7direkt
PyPInamesgenerator—direkt
PyPInamesgenerator0.3direkt
PyPInumpy—direkt
PyPInumpy1.26.4direkt
PyPIprogressbar2—direkt
PyPIprogressbar24.5.0direkt
PyPIpyasn1—direkt
PyPIpyasn10.6.3direkt
PyPIpycryptodome—direkt
PyPIpycryptodome3.23.0direkt
PyPIpyopenssl—direkt
PyPIpyopenssl23.3.0direkt
PyPIpytz—direkt
PyPIpytz2026.2direkt
PyPIrsa—direkt
PyPIrsa4.9.1direkt
PyPIscapy—direkt
PyPIscapy2.7.0direkt
PyPIservice-identity—direkt
PyPIservice-identity24.2.0direkt
PyPItwisted—direkt
PyPItwisted26.4.0direkt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIautomat25.4.16indirekt
PyPIav11.0.0indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIconstantly23.10.4indirekt
PyPIcoverage—indirekt
PyPIhyperlink21.0.0indirekt
PyPIidna3.14indirekt
PyPIincremental24.11.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpy-notifier0.5.0indirekt
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpyside66.11.0indirekt
PyPIpyside6-addons6.11.0indirekt
PyPIpyside6-essentials6.11.0indirekt
PyPIpython-utils3.9.1indirekt
PyPIqimage2ndarray1.10.0indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIshiboken66.11.0indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPIwheel0.47.0indirekt
PyPIwintoaster—indirekt
PyPIzope-interface8.4indirekt
Abhängigkeits-Advisories 2

Die Installation von pypi:pyrdp-mitm@2.1.0 zieht 25 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 2 tragen bekannte Advisories, davon 2 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
pyopenssl23.3.0direktkritisch426.0.0
cryptography41.0.7direkthoch1449.0.0

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

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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 Statistiken — PyPI.