Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-10 05:50 UTC

awslabs / ferret-scan

Find and redact sensitive data before it leaks — a fast, offline CLI and Go library that detects PII, secrets, and credentials in files and streams, scores them with context-aware confidence, and redacts them format-preserving. Nothing leaves your host.

GoApache-2.0★ 87 estrellas⑂ 4 forksdesde oct 2025Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

awslabs/ferret-scan tiene un índice de salud de 94 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Engineering Quality (96/100) y la más baja, Community & Adoption (62/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

94
global / 100
Excepcional

Índice de salud del software

Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.

94
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
VitalidadComunidad yAdopciónSostenibilidady GobernanzaCalidad deIngenieríaSeguridadPreparaciónpara IA

Perfil de puntuación

Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.

El resultado global ponderado 80 se calibra a 94 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Amazon Web Services - LabsOrganización · dominio verificado
11.541 seguidores1031 repositorios públicosdesde ene 2013

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicación
Gogithub.com/awslabs/ferret-scan/v2v2.4.4-19hace 1 día
PyPIferret-scan2.4.4634455hace 1 día

Métricas por categoría

Vitalidad

¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?

90Excelente · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de pushúltimo push hace 0 días
25.6/36Cadencia de commits37/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits863 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year863
human_commit_share0,9
days_since_last_push0
active_weeks_last_year37
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones89 versiones publicadas
36/36Recencia de las versionesúltima versión hace 1 días
27/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~3,8 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count89
latest_release_tagv2.4.4
releases_from_tagsno
days_since_latest_release1
mean_days_between_releases3,8

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

62Moderado · 17% del índice global
Cómo se puntúa
31.4/60Estrellas87 estrellas
4/25Forks4 forks
0/15Observadores0 observadores
Datos de entrada utilizados
forks4
stars87
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia reconocida (Apache-2.0)
18/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges6
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conduct
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_template
Cómo se puntúa
50.7/80Descargas mensuales6344 descargas/mes en go, pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesgithub.com/awslabs/ferret-scan/v2, ferret-scan
dependents
ecosystemsgo, pypi
total_downloads
monthly_downloads6344
unverified_packages_excluded
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependientes en el registro. Los pesos restantes se han renormalizado.

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

76Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor busla mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
6.9/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 69% de los commits
4.1/13.5Amplitud de contribuyentes3 contribuyentes
3/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,694
Cómo se puntúa
40/42Resolución de issues95% de issues cerradas
28.5/30Aceptación de PR436/459 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewall changesets reviewed
Datos de entrada utilizados
merged_prs436
open_issues9
closed_issues179
prs_merged_7d29
prs_decided_7d34
prs_merged_30d50
prs_decided_30d55
issue_closed_ratio0,952
closed_unmerged_prs23
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedadpropiedad de una organización
20/20Dominio verificado
25/25Alcance del propietario11.541 seguidores de awslabs
25/25Trayectoria1031 repos públicos, cuenta de ~13 años
Datos de entrada utilizados
followers11.541
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginawslabs
public_repos1031
account_age_days4983
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble2 paquete(s) en go, pypi
35/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 1 días
20/20Historial de versiones55 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesgithub.com/awslabs/ferret-scan/v2, ferret-scan
ecosystemsgo, pypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish1

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

96Excepcional · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI10 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_config
has_precommit_config

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttps://www.ferretscan.com
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics20 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsanonymization, cli, data-loss-prevention, data-masking, data-redaction, devsecops, dlp, gdpr, go, personally-identifiable-information, pii, pii-detection, precommit, privacy, redaction, secrets, secrets-detection, security-tools, sensitive-data, personal-health-information
has_wiki
homepagehttps://www.ferretscan.com
docs_sitehttps://www.ferretscan.com
has_readme
has_docs_dir
has_description

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

75Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
6.8/7.5Binary-Artifactsbinaries present in source code
2.2/7.5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Reviewall changesets reviewed
0.8/2.5Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Licencialicense file detected
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
3/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
5/5SASTSAST tool is run on all commits
5/5Security-Policysecurity policy file detected
0/7.5Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6.8/7.5Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate6,9
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidosninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidosninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientesningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages5
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:ferret-scan@2.4.4 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 5 paquetes. No se analiza la alcanzabilidad.

Preparación para IA

¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.

76Bueno · 4% del índice global
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentessin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible90 de 90 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share1
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandoMakefile, examples/Makefile, python-package/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato
11/11Verificación estática de tiposGo (tipado estático)
10/10Entorno reproducibleDockerfile, lockfile
0/10Práctica demostrada con agentesningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
8/8Mantenimiento automatizado6 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
6/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfilesgo.sum
has_dockerfile
typed_language
bootstrap_filesMakefile, examples/Makefile, python-package/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifestsgo.mod
dependency_bot_commit_share0,06
Cómo se puntúa
45/45Código verificable por tiposGo (tipado estático)
54/55Tamaños de archivo manejables15/801 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languageGo
largest_source_bytes192.114
source_files_sampled801
oversized_source_files15
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto)no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCPno aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutablesexamples
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples
has_mcp_signalno
api_schema_files
interfaces_expected_of
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto), Servidor MCP. Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

87estrellas de GitHub
3contribuidores
863commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
89versiones publicadas
1factor bus
9issues abiertas
Go, PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'ferret-scan-hooks' from its registry

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 4 ⇿
0Estrellas
4Forks
31Versiones

Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.

1223344412025-122026-042026-08
Mayor 1Menor 10Parche 20
OpenSSF Scorecard 6.9 / 10
6.9agregado

Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-10 05:49 UTC

9Binary-Artifactsbinaries present in source code
3Branch-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
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
6Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 10
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
Gogithub.com/fatih/colorv1.19.0go.mod
Gogithub.com/ledongthuc/pdfv0.0.0-20250511090121-5959a4027728go.mod
Gogithub.com/pdfcpu/pdfcpuv0.15.0go.mod
Gogithub.com/richardlehane/mscfbv1.0.8go.mod
Gogithub.com/richardlehane/msolepsv1.0.6go.mod
Gogithub.com/rwcarlsen/goexifv0.0.0-20190401172101-9e8deecbddbdgo.mod
Gogithub.com/sabhiram/go-gitignorev0.0.0-20210923224102-525f6e181f06go.mod
Gogolang.org/x/termv0.46.0go.mod
Gogopkg.in/yaml.v3v3.0.1go.mod
PyPIrequests>=2.25.0python-package/pyproject.toml
Todas las dependencias 22

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 10 paquetes directos y 12 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
Gogithub.com/fatih/colorv1.19.0directa
Gogithub.com/ledongthuc/pdfv0.0.0-20250511090121-5959a4027728directa
Gogithub.com/pdfcpu/pdfcpuv0.15.0directa
Gogithub.com/richardlehane/mscfbv1.0.8directa
Gogithub.com/richardlehane/msolepsv1.0.6directa
Gogithub.com/rwcarlsen/goexifv0.0.0-20190401172101-9e8deecbddbddirecta
Gogithub.com/sabhiram/go-gitignorev0.0.0-20210923224102-525f6e181f06directa
Gogolang.org/x/termv0.46.0directa
Gogopkg.in/yaml.v3v3.0.1directa
PyPIrequestsdirecta
Gogithub.com/clipperhouse/uax29/v2v2.7.0indirecta
Gogithub.com/hhrutter/tiffv1.0.6indirecta
Gogithub.com/mattn/go-colorablev0.1.15indirecta
Gogithub.com/mattn/go-isattyv0.0.24indirecta
Gogithub.com/mattn/go-runewidthv0.0.29indirecta
Gogo.yaml.in/yaml/v3v3.0.5indirecta
Gogolang.org/x/cryptov0.57.0indirecta
Gogolang.org/x/imagev0.45.0indirecta
Gogolang.org/x/sysv0.48.0indirecta
Gogolang.org/x/textv0.42.0indirecta
PyPIsetuptoolsindirecta
PyPIsetuptools-scmindirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:ferret-scan@2.4.4 arrastra 5 paquetes, directos y transitivos: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.

Ningún aviso conocido afecta a las dependencias evaluadas.

Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.

Informe JSON sin procesar legible por máquina

Comentarios

¿Algo no cuadra en este informe, o hay ideas que compartir? Mediciones erróneas, herramientas no detectadas, ideas, preguntas: todo es bienvenido. Cada mensaje se lee y recibe respuesta.

El mensaje se conserva durante el inicio de sesión.

Las puntuaciones son señales, no garantías. Reflejan prácticas públicamente visibles en GitHub; no son una auditoría de código ni una garantía de seguridad.

Los datos ausentes se excluyen y los pesos se renormalizan; nunca se puntúan como cero. La metodología es versionada y abierta: métricas v2.10.0, esquema v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadasGo, PyPI.