Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-27 15:42 UTC

data-privacy-stack / presidio

An open-source framework for detecting, redacting, masking, and anonymizing sensitive data (PII) across text, images, and structured data. Supports NLP, pattern matching, and customizable pipelines.

PythonMIT★ 10.655 Sterne⑂ 1.260 Forksseit Mai 2018Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#python#pii#privacy#data-anonymization#de-identification#data-masking#transformers#pii-detection#data-obfuscation#data-privacy#data-redaction#guardrails#image-redactor#named-entity-recognition#nlp#personally-identifiable-information#phi#sensitive-data#spacy#anonymization

data-privacy-stack/presidio erreicht einen Gesundheitsindex von 98 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (96/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (76/100). Zuletzt heute aktualisiert. 3 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

98
gesamt / 100
Außergewöhnlich

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.

98
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 88 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 98 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Data Privacy StackOrganisation
45 Follower4 öffentliche Reposseit Apr. 2026

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpresidio2.2.36414.4916vor 36 Tagenpresidio
PyPIpresidio-cliverweist auf ein anderes Repo — nicht bewertet0.0.81.0306vor 1511 Tagenpiichecker
PyPIpresidio_analyzer2.2.3646.853.273108vor 36 Tagenpresidio-analyzer
PyPIpresidio_anonymizer2.2.3644.968.91344vor 36 Tagenpresidio-anonymizer
PyPIpresidio_structured0.0.828.7368vor 36 Tagenpresidio-structured
PyPIpresidio-image-redactor0.0.60200.90624vor 36 Tagenpresidio-image-redactor

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

96Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
33.9/36Commit-Rhythmus — 49/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 288 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year288
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year49

Release-Disziplin

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 49 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 36 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 81,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count49
latest_release_tag2.2.364
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release36
mean_days_between_releases81,1
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?

96Außergewöhnlich · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

96Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 10.655 Stars
25/25Forks — 1.260 Forks
11/15Watcher — 96 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks1.260
stars10.655
watchers96
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges—
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_services—
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 12.066.319 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespresidio, presidio_analyzer, presidio_anonymizer, presidio_structured, presidio-image-redactor
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads12.066.319
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?

76Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/54Bus-Faktor — 3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
15.8/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 30 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 98 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor3
contributors_sampled98
top_contributor_share0,297

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
37.9/42Issue-Lösungsquote — 90 % der Issues geschlossen
22.8/30PR-Annahme — 1.092/1.439 entschiedene PRs gemergt
9.8/13Newcomer PR acceptance — 6/8 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.092
open_issues55
closed_issues511
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d9
prs_decided_30d11
issue_closed_ratio0,903
closed_unmerged_prs347
first_time_authors_30d6
first_time_prs_merged_30d6
first_time_prs_decided_30d8

Eigentümerschaft & Trägerschaft

48Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
12/25Reichweite des Inhabers — 45 Follower von data-privacy-stack
5.8/25Kontohistorie — 4 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 0 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers45
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_logindata-privacy-stack
public_repos4
account_age_days136

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 5 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 36 Tagen
20/20Versionshistorie — 108 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespresidio, presidio_analyzer, presidio_anonymizer, presidio_structured, presidio-image-redactor
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish36

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 6 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
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

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://presidio.dataprivacystack.org
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 20 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, pii, privacy, data-anonymization, de-identification, data-masking, transformers, pii-detection, data-obfuscation, data-privacy, data-redaction, guardrails, image-redactor, named-entity-recognition, nlp, personally-identifiable-information, phi, sensitive-data, spacy, anonymization
has_wikija
homepagehttps://presidio.dataprivacystack.org
docs_sitehttps://presidio.dataprivacystack.org
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

81Exzellent · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
6/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
2.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 26 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
8.6/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: cryptography 48.0.1 (high 8.2)
40/40Keine offenen Advisories — kein Advisory ist länger als 90 Tage öffentlich
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories6
affected_packages1
assessed_packages55
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1
direct_affected_packages0
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:presidio@2.2.364 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 55 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.

82Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .github/copilot-instructions.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 94 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,94
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md
agent_instruction_max_bytes26.269

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

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — presidio-analyzer/presidio_analyzer/py.typed, presidio-anonymizer/presidio_anonymizer/py.typed, presidio-image-redactor/presidio_image_redactor/py.typed, presidio-structured/presidio_structured/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 35 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
5/8Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
5/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainerja
has_linter_configja
typecheck_configspresidio-analyzer/presidio_analyzer/py.typed, presidio-anonymizer/presidio_anonymizer/py.typed, presidio-image-redactor/presidio_image_redactor/py.typed, presidio-structured/presidio_structured/py.typed
agent_commit_share0,35
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (presidio-analyzer/presidio_analyzer/py.typed, presidio-anonymizer/presidio_anonymizer/py.typed, presidio-image-redactor/presidio_image_redactor/py.typed, presidio-structured/presidio_structured/py.typed)
54.9/55Handhabbare Dateigrößen — 1/498 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes64.127
source_files_sampled498
oversized_source_files1

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — notebooks, recipes, samples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsnotebooks, recipes, samples
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

10.655GitHub-Sterne
98Mitwirkende
288Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
49Releases
3Bus-Faktor
55offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi package 'presidio-cli' points at a different repository (https://github.com/insightsengineering/presidio-cli); excluded from ecosystem scoring

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 1.260 ⇿
0Sterne
1.260Forks
29Releases

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.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

2004006008001.0001.2001.4001.260472021-082024-022026-08
Major 0Minor 0Patch 28

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

OpenSSF Scorecard 8.0 / 10
8.0Gesamtwert

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 · 2026-08-27 15:40 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
8Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities26 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 31
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIspacy(>=3.4.4,!=3.7.0,<4.0.0)presidio-analyzer/pyproject.toml
PyPIspacy(>=3.4.4,!=3.7.0,!=3.8.14,<4.0.0)presidio-analyzer/pyproject.toml
PyPInumpy(>=1.19.0,<2.5.0)presidio-analyzer/pyproject.toml
PyPIclick(>=8.1.0,<9.0.0)presidio-analyzer/pyproject.toml
PyPIregex(>=2023.0.0)presidio-analyzer/pyproject.toml
PyPItldextract(>=5.3.1,<6.0.0)presidio-analyzer/pyproject.toml
PyPIpyyaml(>=6.0.3,<7.0.0)presidio-analyzer/pyproject.toml
PyPIphonenumbers(>=9.0.28,<10.0.0)presidio-analyzer/pyproject.toml
PyPIpydantic(>=2.12.5,<3.0.0)presidio-analyzer/pyproject.toml
PyPIcryptography(>=48.0.1,<49.0.0)presidio-anonymizer/pyproject.toml
PyPIpresidio-analyzer(>=2.2.0,<3.0.0)presidio-cli/pyproject.toml
PyPIpyyaml(>=6.0.0,<7.0.0)presidio-cli/pyproject.toml
PyPIpathspec(>=0.9.0,<2.0.0)presidio-cli/pyproject.toml
PyPIclick(>=8.1.0,<9.0.0)presidio-cli/pyproject.toml
PyPIpillow>=12.3.0,<13.0.0presidio-image-redactor/pyproject.toml
PyPIpytesseract(>=0.3.13,<0.4)presidio-image-redactor/pyproject.toml
PyPIpresidio-analyzer(>=2.2.0,<3.0.0)presidio-image-redactor/pyproject.toml
PyPImatplotlib(>=3.6.0,<4.0.0)presidio-image-redactor/pyproject.toml
PyPIpydicom(>=2.3.0,<4.0.0)presidio-image-redactor/pyproject.toml
PyPIpypng(>=0.20220715.0,<1.0.0)presidio-image-redactor/pyproject.toml
PyPIazure-ai-formrecognizer(>=3.3.3,<4.0.0)presidio-image-redactor/pyproject.toml
PyPIopencv-python(>=4.13.0.92,<5.0.0)presidio-image-redactor/pyproject.toml
PyPIpython-gdcm(>=3.0.24.1,<4.0.0)presidio-image-redactor/pyproject.toml
PyPIspacy(>=3.8.7,<4.0.0)presidio-image-redactor/pyproject.toml
PyPIspacy(>=3.8.7,!=3.8.14,<4.0.0)presidio-image-redactor/pyproject.toml
PyPIpresidio-analyzer(>=2.2.0,<3.0.0)presidio-structured/pyproject.toml
PyPIpresidio-anonymizer(>=2.2.364,<3.0.0)presidio-structured/pyproject.toml
PyPIpandas(>=1.5.2,<4.0.0)presidio-structured/pyproject.toml
PyPIclick(>=8.1.0,<9.0.0)presidio-structured/pyproject.toml
PyPIpresidio-analyzer(>=2.2.0,<3.0.0)presidio/pyproject.toml
PyPIpresidio-anonymizer(>=2.2.0,<3.0.0)presidio/pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 295

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 44 direkte und 251 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIazure-ai-formrecognizer3.3.3direkt
PyPIclick8.4.2direkt
PyPIcryptography46.0.7direkt
PyPIcryptography48.0.1direkt
PyPIcryptography49.0.0direkt
PyPImatplotlib3.10.9direkt
PyPImatplotlib3.11.0direkt
PyPInumpy2.0.2direkt
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPIopencv-python4.13.0.92direkt
PyPIpandas—direkt
PyPIpandas2.3.3direkt
PyPIpandas3.0.3direkt
PyPIpathspec—direkt
PyPIpathspec1.1.1direkt
PyPIphonenumbers9.0.33direkt
PyPIphonenumbers9.0.34direkt
PyPIpillow12.2.0direkt
PyPIpillow12.3.0direkt
PyPIpresidio-analyzer—direkt
PyPIpresidio-analyzer2.2.355direkt
PyPIpresidio-analyzer2.2.359direkt
PyPIpresidio-analyzer2.2.362direkt
PyPIpresidio-analyzer2.2.363direkt
PyPIpresidio-analyzer2.2.364direkt
PyPIpresidio-anonymizer—direkt
PyPIpresidio-anonymizer2.2.355direkt
PyPIpresidio-anonymizer2.2.363direkt
PyPIpresidio-anonymizer2.2.364direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpydantic2.9.2direkt
PyPIpydicom3.0.2direkt
PyPIpypng0.20220715.0direkt
PyPIpytesseract0.3.13direkt
PyPIpython-gdcm3.2.6direkt
PyPIpyyaml—direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIregex2026.6.28direkt
PyPIregex2026.7.10direkt
PyPIspacy3.8.13direkt
PyPIspacy3.8.14direkt
PyPIspacy3.8.2direkt
PyPItldextract5.3.1direkt
PyPIabsl-py2.4.0indirekt
PyPIabsl-py2.5.0indirekt
PyPIaccelerate1.14.0indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1indirekt
PyPIaiohttp3.14.1indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.14.1indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIazure-ai-textanalytics—indirekt
PyPIazure-ai-textanalytics5.4.0indirekt
PyPIazure-common1.1.28indirekt
PyPIazure-core1.41.0indirekt
PyPIazure-health-deidentification1.1.0b1indirekt
PyPIazure-identity1.25.3indirekt
PyPIblack—indirekt
PyPIblinker1.9.0indirekt
PyPIblis1.0.2indirekt
PyPIblis1.3.3indirekt
PyPIbuild1.2.2.post1indirekt
PyPIcatalogue2.0.10indirekt
PyPIcertifi2026.6.17indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcffi2.1.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIchardet7.4.3indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirekt
PyPIcloudpathlib0.24.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoloredlogs15.0.1indirekt
PyPIconfection0.1.5indirekt
PyPIconfection1.3.3indirekt
PyPIconfigargparse1.7indirekt
PyPIcontourpy1.3.2indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.14.3indirekt
PyPIcoverage7.15.0indirekt
PyPIcuda-bindings13.3.1indirekt
PyPIcuda-pathfinder1.5.6indirekt
PyPIcuda-toolkit13.0.2indirekt
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIcymem2.0.11indirekt
PyPIcymem2.0.13indirekt
PyPIdiff-cover10.3.0indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIemoji2.15.0indirekt
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PyPIuvicorn—indirekt
PyPIuvicorn0.30.6indirekt
PyPIvirtualenv21.5.1indirekt
PyPIvirtualenv21.6.1indirekt
PyPIwaitress3.0.2indirekt
PyPIwasabi1.1.3indirekt
PyPIweasel0.4.3indirekt
PyPIweasel1.0.0indirekt
PyPIwebsockets16.0indirekt
PyPIwebsockets16.1indirekt
PyPIwerkzeug3.1.8indirekt
PyPIwrapt2.2.2indirekt
PyPIyarl1.24.2indirekt
PyPIzensical—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 1

Die Installation von pypi:presidio@2.2.364 zieht 55 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 1 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
cryptography48.0.1indirekthoch650.0.0

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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