Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-10 04:50 UTC

greenbone / ospd-openvas

ospd-openvas is an OSP server implementation to allow GVM to remotely control an OpenVAS Scanner

PythonAGPL-3.0★ 80 Sterne⑂ 64 Forksseit Juni 2018Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird
#python#base#openvas#techops#tooling

greenbone/ospd-openvas erreicht einen Gesundheitsindex von 86 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (80/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (52/100). Zuletzt vor 17 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

86
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.

86
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 72 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 86 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

GreenboneOrganisation · verifizierte Domain
1.354 Follower69 öffentliche Reposseit Sept. 2017

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIospd-openvas22.10.577738vor 19 Tagenopenvasgreenbone-vulnerability-managementvulnerability-scanningospopen-scanner-protocol
Gogithub.com/greenbone/ospd-openvasv22.10.5+incompatible-40vor 19 Tagen—

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

74Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

63Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 17 Tagen
9.7/36Commit-Rhythmus — 14/52 Wochen mit Commits
14.1/18Commit-Volumen — 36 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 12 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year36
human_commit_share0,54
days_since_last_push17
active_weeks_last_year14

Release-Disziplin

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 40 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 19 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 60 Tage
8/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count40
latest_release_tagv22.10.5
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release19
mean_days_between_releases60

Community & Verbreitung

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

53Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30.8/60Stars — 80 Stars
15/25Forks — 64 Forks
6.4/15Watcher — 15 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks64
stars80
watchers15
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 (AGPL-3.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges3
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

48Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
38.5/80Downloads pro Monat — 777 Downloads/Monat über go, pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesospd-openvas, github.com/greenbone/ospd-openvas
dependents—
ecosystemsgo, pypi
total_downloads—
monthly_downloads777
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?

79Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

42Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
10/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 55 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 28 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled28
top_contributor_share0,554

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
41.2/42Issue-Lösungsquote — 98 % der Issues geschlossen
26.4/30PR-Annahme — 918/1.045 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 12/19 approved changesets -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs918
open_issues1
closed_issues54
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,982
closed_unmerged_prs127
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

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
22.5/25Reichweite des Inhabers — 1.354 Follower von greenbone
25/25Kontohistorie — 69 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 8 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1.354
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_logingreenbone
public_repos69
account_age_days3.281

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 2 Paket(e) auf go, pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 19 Tagen
20/20Versionshistorie — 40 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesospd-openvas, github.com/greenbone/ospd-openvas
ecosystemsgo, pypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish19

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

80Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 13 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .pylintrc, pyproject.toml ([tool.black])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 21 out of 21 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, base, openvas, techops, tooling
has_wikinein
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

78Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5CI-Tests — 21 out of 21 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
4.5/7.5Code-Review — Found 12/19 approved changesets -- score normalized to 6
2.5/2.5Contributors — project has 6 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 — 12 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
6/7.5Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
4.5/7.5Vulnerabilities — 4 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate7,2
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection. 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_packages9
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:ospd-openvas@22.10.5 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 9 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.

52Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

29Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
28.6/40Lesbare Commit-Historie — 29 von 54 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,537
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — smoketest/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .pylintrc, pyproject.toml ([tool.black])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 46 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesgo.sum, poetry.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filessmoketest/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifestssmoketest/go.mod
dependency_bot_commit_share0,46

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/95 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes56.303
source_files_sampled95
oversized_source_files0

Eckdaten

80GitHub-Sterne
28Mitwirkende
36Commits, letzte 12 Monate
17Tage seit letztem Push
40Releases
1Bus-Faktor
1offene Issues
Go, 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 ★ / 64 ⇿
0Sterne
64Forks
39Releases

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.

01325385063756432018-062022-072026-08
Major 1Minor 9Patch 29

Jeder Punkt umfasst 8 Tage.

OpenSSF Scorecard 7.2 / 10
7.2Gesamtwert

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 · 2026-09-10 04:49 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
10CI-Tests21 out of 21 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6Code-ReviewFound 12/19 approved changesets -- score normalized to 6
10Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained12 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
8Signed-Releases5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6Vulnerabilities4 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 10
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIredis>=4.5.0,<7.2.0pyproject.toml
PyPIpsutil>=5.5.1,<8.0.0pyproject.toml
PyPIpackaging>=20.4,<27.0pyproject.toml
PyPIlxml>=4.5.2,<7.0.0pyproject.toml
PyPIdefusedxml>=0.6,<0.8pyproject.toml
PyPIdeprecated^1.2.10pyproject.toml
PyPIpaho-mqtt>=1.6,<3pyproject.toml
PyPIpython-gnupg>=0.4.8,<0.6.0pyproject.toml
Gogithub.com/eclipse/paho.golangv0.10.0smoketest/go.mod
Gogithub.com/google/uuidv1.3.0smoketest/go.mod
Alle Abhängigkeiten 70

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 12 direkte und 58 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
Gogithub.com/eclipse/paho.golang0.10.0direkt
Gogithub.com/eclipse/paho.golangv0.10.0direkt
Gogithub.com/google/uuid1.3.0direkt
Gogithub.com/google/uuidv1.3.0direkt
PyPIdefusedxml0.7.1direkt
PyPIdeprecated1.3.1direkt
PyPIlxml6.1.1direkt
PyPIpackaging26.3direkt
PyPIpaho-mqtt2.1.0direkt
PyPIpsutil7.2.2direkt
PyPIpython-gnupg0.5.6direkt
PyPIredis7.0.1direkt
Gogithub.com/davecgh/go-spew1.1.1indirekt
Gogithub.com/davecgh/go-spewv1.1.1indirekt
Gogithub.com/google/go-cmp0.5.6indirekt
Gogithub.com/google/go-cmpv0.5.6indirekt
Gogithub.com/gorilla/websocketv1.4.2indirekt
Gogithub.com/pmezard/go-difflibv1.0.0indirekt
Gogithub.com/stretchr/objxv0.1.0indirekt
Gogithub.com/stretchr/testifyv1.7.0indirekt
Gogolang.org/x/sync0.0.0-20210220032951-036812b2e83cindirekt
Gogolang.org/x/syncv0.0.0-20210220032951-036812b2e83cindirekt
Gogolang.org/x/xerrorsv0.0.0-20191204190536-9bdfabe68543indirekt
Gogopkg.in/check.v1v0.0.0-20161208181325-20d25e280405indirekt
Gogopkg.in/yaml.v33.0.1indirekt
Gogopkg.in/yaml.v3v3.0.1indirekt
PyPIanyio4.12.1indirekt
PyPIastroid3.3.11indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIautohooks25.11.0indirekt
PyPIautohooks-plugin-black23.10.0indirekt
PyPIautohooks-plugin-pylint23.10.0indirekt
PyPIblack25.11.0indirekt
PyPIcertifi2026.1.4indirekt
PyPIclick8.1.8indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcolorful0.5.8indirekt
PyPIdill0.4.1indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIh24.3.0indirekt
PyPIhpack4.1.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhyperframe6.1.0indirekt
PyPIidna3.15indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIisort6.1.0indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPIpathspec1.0.4indirekt
PyPIplatformdirs4.4.0indirekt
PyPIpontos26.2.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpylint3.3.9indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpytokens0.4.1indirekt
PyPIpytoolconfig1.3.1indirekt
PyPIrich14.3.3indirekt
PyPIrope1.14.0indirekt
PyPIsemver3.0.4indirekt
PyPIshtab1.8.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPItomli2.4.0indirekt
PyPItomlkit0.14.0indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPIwrapt2.1.1indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:ospd-openvas@22.10.5 zieht 9 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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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI, Go.