Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.5.0 · 2026-08-09 05:19 UTC

Samsung / CredSweeper

CredSweeper is a tool to detect credentials in any directories or files. CredSweeper could help users to detect unwanted exposure of credentials (such as token, passwords, api keys etc.) in advance. By scanning lines, filtering, and using AI model as option, CredSweeper reports lines with possible credentials, where the line is, and expected type o

PythonMIT★ 215 Sterne⑂ 51 Forksseit Okt. 2021Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#credentials#git#password#scanner#security#token#tool

Samsung/CredSweeper erreicht einen Gesundheitsindex von 91 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (96/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (57/100). Zuletzt vor 4 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

91
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.

91
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 77 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 91 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

SamsungOrganisation
1.625 Follower184 öffentliche Reposseit Dez. 2013

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIcredsweeper1.17.3-98vor 4 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

96Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 4 Tagen
30.5/36Commit-Rhythmus — 44/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 117 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year117
human_commit_share0,89
days_since_last_push4
active_weeks_last_year44

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 4 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv1.17.3
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release4
mean_days_between_releases9
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?

57Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
37.8/60Stars — 215 Stars
14.2/25Forks — 51 Forks
4.7/15Watcher — 8 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks51
stars215
watchers8
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges9
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesapi.securityscorecards.dev, bestpractices.coreinfrastructure.org, codecov.io, github.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

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

70Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

35Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
6.8/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 70 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 21 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled21
top_contributor_share0,698

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
41.1/42Issue-Lösungsquote — 98 % der Issues geschlossen
24.9/30PR-Annahme — 694/836 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 3/26 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs694
open_issues1
closed_issues44
prs_merged_7d5
prs_decided_7d6
prs_merged_30d11
prs_decided_30d12
issue_closed_ratio0,978
closed_unmerged_prs142
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): newcomer_pr_acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
23.1/25Reichweite des Inhabers — 1.625 Follower von Samsung
25/25Kontohistorie — 184 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1.625
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginSamsung
public_repos184
account_age_days4.617

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 4 Tagen
20/20Versionshistorie — 98 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagescredsweeper
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish4

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

90Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 7 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .flake8, .pylintrc
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 7 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicscredentials, git, password, scanner, security, token, tool
has_wikija
homepage—
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

72Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/7.5Binary-Artifacts — binaries present in source code
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
1.2/2.5CII-Best-Practices — badge detected: Passing
0.8/7.5Code-Review — Found 3/26 approved changesets -- score normalized to 1
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
5/5Fuzzing — project is fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
2/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
0.5/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 1
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0/7.5Vulnerabilities — 29 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,5
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): branch_protection, signed_releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages46
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:credsweeper@1.17.3 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 46 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.

60Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 89 von 89 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .flake8, .pylintrc
11/11Statische Typprüfung — .mypy.ini, credsweeper/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 11 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
4/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs.mypy.ini, credsweeper/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,11

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (.mypy.ini, credsweeper/py.typed)
54.7/55Handhabbare Dateigrößen — 2/363 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes169.340
source_files_sampled363
oversized_source_files2

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — samples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirssamples
has_mcp_signalnein
api_schema_files—

Eckdaten

215GitHub-Sterne
21Mitwirkende
117Commits, letzte 12 Monate
4Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
1offene 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 ★ / 51 ⇿
0Sterne
51Forks
97Releases

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.

01020304050605132021-102024-032026-07
Major 1Minor 17Patch 79

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.5 / 10
6.5Gesamtwert

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 · 2026-08-09 05:18 UTC

0Binary-Artifactsbinaries present in source code
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
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
5CII-Best-Practicesbadge detected: Passing
1Code-ReviewFound 3/26 approved changesets -- score normalized to 1
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
10Fuzzingproject is fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
4Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
1SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 1
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0Vulnerabilities29 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 28
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIbase58—pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4>=4.11.0pyproject.toml
PyPIbech32—pyproject.toml
PyPIbrotli—pyproject.toml
PyPIcolorama—pyproject.toml
PyPIcryptography—pyproject.toml
PyPIGitPython—pyproject.toml
PyPIhumanfriendly—pyproject.toml
PyPIlxml—pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPIodfpy—pyproject.toml
PyPIonnxruntime—pyproject.toml
PyPIopenpyxl—pyproject.toml
PyPIpandas—pyproject.toml
PyPIpdfminer.six—pyproject.toml
PyPIpybase62—pyproject.toml
PyPIpyjks—pyproject.toml
PyPIpython-dateutil—pyproject.toml
PyPIpython-docx—pyproject.toml
PyPIpython-pptx—pyproject.toml
PyPIPySquashfsImage—pyproject.toml
PyPIPyYAML—pyproject.toml
PyPIpyxlsb—pyproject.toml
PyPIrpmfile—pyproject.toml
PyPIstriprtf—pyproject.toml
PyPIwhatthepatch—pyproject.toml
PyPIxlrd—pyproject.toml
PyPIzstandard—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 70

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 30 direkte und 40 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIbase582.1.1direkt
PyPIbeautifulsoup4—direkt
PyPIbeautifulsoup44.15.0direkt
PyPIbech321.2.0direkt
PyPIbrotli1.2.0direkt
PyPIcolorama—direkt
PyPIcolorama0.4.6direkt
PyPIcryptography50.0.0direkt
PyPIgitpython3.1.57direkt
PyPIhumanfriendly10.0direkt
PyPIlxml6.1.1direkt
PyPInumpy1.26.4direkt
PyPInumpy2.5.0direkt
PyPIodfpy1.4.1direkt
PyPIonnxruntime1.27.0direkt
PyPIopenpyxl3.1.5direkt
PyPIpandas3.0.3direkt
PyPIpdfminer-six20260107direkt
PyPIpybase621.0.0direkt
PyPIpyjks20.0.0direkt
PyPIpysquashfsimage0.9.0direkt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0direkt
PyPIpython-docx1.2.0direkt
PyPIpython-pptx1.0.2direkt
PyPIpyxlsb1.0.10direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIrpmfile2.2.1direkt
PyPIstriprtf0.0.32direkt
PyPIwhatthepatch1.0.7direkt
PyPIxlrd2.0.2direkt
PyPIbuild1.5.0indirekt
PyPIcoverage—indirekt
PyPIdeepdiff—indirekt
PyPIflake8—indirekt
PyPIh5py3.12.1indirekt
PyPIhatchling1.30.1indirekt
PyPIhypothesis—indirekt
PyPIkeras2.15.0indirekt
PyPIkeras-tuner1.4.7indirekt
PyPIlxml-stubs—indirekt
PyPImatplotlib—indirekt
PyPImypy—indirekt
PyPImyst-parser4.0.1indirekt
PyPIonnx1.17.0indirekt
PyPIpandas-stubs—indirekt
PyPIprotobuf3.20.3indirekt
PyPIpsutil—indirekt
PyPIpylint—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIpytest-html—indirekt
PyPIpytest-random-order—indirekt
PyPIscikit-learn1.6.1indirekt
PyPIsphinx8.1.3indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme3.0.2indirekt
PyPItensorflow-cpu2.15.1indirekt
PyPItf2onnx1.16.1indirekt
PyPItwine6.2.0indirekt
PyPItypes-beautifulsoup4—indirekt
PyPItypes-colorama—indirekt
PyPItypes-humanfriendly—indirekt
PyPItypes-lxml—indirekt
PyPItypes-pyjks—indirekt
PyPItypes-python-dateutil—indirekt
PyPItypes-pyyaml—indirekt
PyPItypes-regex—indirekt
PyPItypes-tensorflow—indirekt
PyPItypes-whatthepatch—indirekt
PyPIwrapt1.14.1indirekt
PyPIyapf—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:credsweeper@1.17.3 zieht 46 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

Keine bekannten Advisories betreffen die bewerteten Abhängigkeiten.

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 v2.5.0, Schema v0.31.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.