Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-19 15:27 UTC

secure-systems-lab / securesystemslib

Cryptographic and general-purpose routines for Secure Systems Lab projects at NYU

PythonMIT★ 56 Sterne⑂ 59 Forksseit Dez. 2016Auf GitHub ansehen ↗

secure-systems-lab/securesystemslib erreicht einen Gesundheitsindex von 94 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (92/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (65/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

94
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.

94
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 81 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 94 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

40 Follower8 öffentliche Reposseit Okt. 2014

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIsecuresystemslib1.4.01.060.51048vor 84 Tagencryptographyecdsaed25519keysrsasignatures

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

92Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualitätletzter Push vor 0 Tagen
34.6/36Commit-Rhythmus50/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen324 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintainedkeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year324
human_commit_share0,83
days_since_last_push0
active_weeks_last_year50
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus45 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 84 Tagen
12.6/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 126,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count45
latest_release_tagv1.4.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release84
mean_days_between_releases126,1

Community & Verbreitung

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

74Gut · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
28.2/60Stars56 Stars
14.7/25Forks59 Forks
4.7/15Watcher8 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks59
stars56
watchers8
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
7.2/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges2
has_contributingja
has_issue_templateja
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, readthedocs.org
has_pull_request_templateja
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat1.060.510 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagessecuresystemslib
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads1.060.510
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
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
15.4/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 32 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden39 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled39
top_contributor_share0,315
Wie die Bewertung erfolgt
36.1/42Issue-Lösungsquote86 % der Issues geschlossen
24.9/30PR-Annahme800/965 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance3/3 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewkeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs800
open_issues31
closed_issues189
prs_merged_7d3
prs_decided_7d3
prs_merged_30d9
prs_decided_30d9
issue_closed_ratio0,859
closed_unmerged_prs165
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d3
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaftim Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte DomainVerifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
11.6/25Reichweite des Inhabers40 Follower von secure-systems-lab
18.9/25Kontohistorie8 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 11 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers40
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginsecure-systems-lab
public_repos8
account_age_days4.319
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 84 Tagen
20/20Versionshistorie48 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagessecuresystemslib
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish84

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

83Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows7 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfigurationtox.ini
0/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Testskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfigja
has_linter_configja
has_precommit_confignein
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics
has_wikija
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
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
25/25Dependabot-Konfiguration
0/25Lockfiles für Abhängigkeitenveröffentlichte Bibliothek — Lockfiles sind Sache der Anwendung, hier nicht erwartet
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfiles
manifestspyproject.toml, requirements-aws.txt, requirements-build.txt, requirements-dev.txt, requirements-docs.txt, requirements-kms.txt, requirements-lint.txt, requirements-pinned.txt, requirements-sigstore.txt, requirements-test.txt, requirements-vault.txt, requirements.txt
has_codeql_workflownein
has_security_policyja
has_dependabot_configja
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lockfiles für Abhängigkeiten. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisoriestransitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisorieskein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages16
unassessed_packages11
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 16 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 11 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. 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.

65Gut · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
37.9/40Lesbare Commit-Historie59 von 83 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,711
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehldocs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfigurationtox.ini
11/11Statische Typprüfungsecuresystemslib/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxiskeine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung17 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencieskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssecuresystemslib/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,17
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer CodePython mit Typprüfungs-Konfiguration (securesystemslib/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen0/59 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes46.421
source_files_sampled59
oversized_source_files0

Eckdaten

56GitHub-Sterne
39Mitwirkende
324Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
45Releases
2Bus-Faktor
31offene 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 ★ / 59 ⇿
0Sterne
59Forks
45Releases

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.

01020304050605822016-122021-102026-08
Major 1Minor 25Patch 17

Jeder Punkt umfasst 9 Tage.

Alle Abhängigkeiten 27

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 27 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIasn1crypto1.5.1indirekt
PyPIboto3indirekt
PyPIbotocoreindirekt
PyPIbuild1.5.0indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcoverage7.15.4indirekt
PyPIcryptographyindirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIgoogle-cloud-kmsindirekt
PyPIhatchling1.31.0indirekt
PyPIhvac2.4.0indirekt
PyPIkeyletindirekt
PyPIkeylet0.7.0indirekt
PyPImypy2.3.0indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpyserial3.5indirekt
PyPIpyspxindirekt
PyPIpyspx0.5.0indirekt
PyPIpython-pkcs11indirekt
PyPIpython-pkcs110.9.5indirekt
PyPIruff0.16.2indirekt
PyPIsigstoreindirekt
PyPIsigstore4.5.0indirekt
PyPIsphinxindirekt
PyPIsphinx-rtd-themeindirekt
PyPItoxindirekt
PyPIzizmor1.29.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 16 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 11 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

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

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.