Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.31.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-13 00:37 UTC

protectai / llm-guard

The Security Toolkit for LLM Interactions

PythonMIT★ 3201 estrellas⑂ 440 forksdesde jul 2023archivadoVer en GitHub ↗
TipoServicio de redBibliotecacómo se determina

protectai/llm-guard tiene un índice de salud de 19 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Crítico. Su puntuación más alta es Engineering Quality (89/100) y la más baja, Vitality (34/100). El repositorio está archivado, por lo que no cabe esperar más mantenimiento.

19
global / 100
Crítico

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.

19
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 64 se calibra a 73 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Protect AIOrganización
777 seguidores16 repositorios públicosdesde abr 2022

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

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIllm-guard0.3.16-26hace 450 díasllmlanguage-modelsecurityadversarial-attacksprompt-injectionprompt-leakagepii-detectionself-hardeningfirewall

Métricas por categoría

Vitalidad

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

34En riesgo · 21% del índice global
Cómo se puntúa
18/36Recencia de pushúltimo push hace 35 días
1.4/36Cadencia de commits2/52 semanas con commits
4.3/18Volumen de commits2 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintainedproject is archived
Datos de entrada utilizados
commits_last_year2
human_commit_share0,72
days_since_last_push35
active_weeks_last_year2
Cómo se puntúa
16.2/27Publica versiones23 etiquetas de versión (sin releases de GitHub)
7.2/36Recencia de las versionesúltima versión hace 450 días
19.8/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~60,1 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count23
latest_release_tagv0.3.16
releases_from_tags
days_since_latest_release450
mean_days_between_releases60,1
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Comunidad y Adopción

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

82Excelente · 17% del índice global
Cómo se puntúa
56.9/60Estrellas3201 estrellas
22/25Forks440 forks
8/15Observadores29 observadores
Datos de entrada utilizados
forks440
stars3201
watchers29
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia reconocida (MIT)
18/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges4
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_template

Sostenibilidad y Gobernanza

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

64Moderado · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor busla mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
1.6/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 93% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes20 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled20
top_contributor_share0,927
Cómo se puntúa
37.7/42Resolución de issues90% de issues cerradas
16.5/30Aceptación de PR113/206 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
12/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 16/18 approved changesets -- score normalized to 8
Datos de entrada utilizados
merged_prs113
open_issues12
closed_issues104
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,897
closed_unmerged_prs93
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.
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedadpropiedad de una organización
0/20Dominio verificadoel estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
20.8/25Alcance del propietario777 seguidores de protectai
17.7/25Trayectoria16 repos públicos, cuenta de ~4 años
Datos de entrada utilizados
followers777
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginprotectai
public_repos16
account_age_days1591
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble1 paquete(s) en pypi
14/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 450 días
20/20Historial de versiones26 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesllm-guard
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish450

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

89Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI4 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter.ruff.toml
9.6/9.6Hooks de pre-commit
6.4/6.4.editorconfig
8/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests10 out of 21 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfig
has_linter_config
has_precommit_config

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttps://protectai.github.io/llm-guard/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics10 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicslarge-language-models, llm, chatgpt, security-tools, adversarial-machine-learning, prompt-engineering, prompt-injection, llmops, llm-security, transformers
has_wikino
homepagehttps://protectai.github.io/llm-guard/
docs_sitehttps://protectai.github.io/llm-guard/
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?

53Moderado · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0.8/7.5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
1/2.5CI-Tests10 out of 21 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6/7.5Code-ReviewFound 16/18 approved changesets -- score normalized to 8
0/2.5Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
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
0/7.5Maintainedproject is archived
0/5Packagingsin datos
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
4/5SASTSAST tool detected but not run on all commits
5/5Security-Policysecurity policy file detected
0/7.5Signed-Releasessin datos
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,6
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Packaging, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
6.8/35Dependencias directas libres de avisos conocidos2 afectados: transformers 4.51.3 (critical 9.6), json-repair 0.44.1 (high 7.5)
8.6/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos1 afectados: cryptography 44.0.3 (high 8.2)
27.7/40Sin avisos pendientes2 paquete(s) con avisos sin atender más allá de 90 días; el más antiguo publicado hace 401 días
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories38
affected_packages3
assessed_packages74
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, high 2
direct_affected_packages2
Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:llm-guard@0.3.16 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 74 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.

62Moderado · 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)
18.5/40Historial de commits legible25 de 72 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,347
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandoMakefile, llm_guard_api/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato.ruff.toml
11/11Verificación estática de tipospyrightconfig.json
10/10Entorno reproducibleDockerfile
2/10Práctica demostrada con agentes1 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado28 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfile
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile, llm_guard_api/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configspyrightconfig.json
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,28
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tiposPython con configuración de verificación de tipos (pyrightconfig.json)
55/55Tamaños de archivo manejables0/217 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes26.353
source_files_sampled217
oversized_source_files0
Cómo se puntúa
40/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto)llm_guard_api/openapi.json
0/20Servidor MCP
40/40Ejemplos ejecutablesexamples, notebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalno
api_schema_filesllm_guard_api/openapi.json
interfaces_expected_ofnetwork-service

Datos clave

3201estrellas de GitHub
20contribuidores
2commits en los últimos 12 meses
35días desde el último push
23versiones publicadas
1factor bus
12issues abiertas
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 'llm-guard-api' from its registry

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 440 ⇿
0Estrellas
440Forks
21Versiones

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.

010020030040050043792023-082025-022026-08
Mayor 0Menor 3Parche 18

Cada punto abarca 3 días.

OpenSSF Scorecard 5.6 / 10
5.6agregado

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 · 2026-08-13 00:37 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
1Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
4CI-Tests10 out of 21 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8Code-ReviewFound 16/18 approved changesets -- score normalized to 8
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintainedproject is archived
n/dPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
8SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 28
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIasyncio==3.4.3llm_guard_api/pyproject.toml
PyPIfastapi==0.115.12llm_guard_api/pyproject.toml
PyPIllm-guard==0.3.16llm_guard_api/pyproject.toml
PyPIpydantic==2.11.4llm_guard_api/pyproject.toml
PyPIpyyaml==6.0.2llm_guard_api/pyproject.toml
PyPIuvicorn==0.34.2llm_guard_api/pyproject.toml
PyPIstructlog>=24llm_guard_api/pyproject.toml
PyPIslowapi==0.1.9llm_guard_api/pyproject.toml
PyPIopentelemetry-instrumentation-fastapi==0.54b1llm_guard_api/pyproject.toml
PyPIopentelemetry-api==1.33.1llm_guard_api/pyproject.toml
PyPIopentelemetry-sdk==1.33.1llm_guard_api/pyproject.toml
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http==1.33.1llm_guard_api/pyproject.toml
PyPIopentelemetry-exporter-prometheus==0.54b1llm_guard_api/pyproject.toml
PyPIopentelemetry-sdk-extension-aws==2.1.0llm_guard_api/pyproject.toml
PyPIopentelemetry-propagator-aws-xray==1.0.2llm_guard_api/pyproject.toml
PyPIpsutil>=5.9llm_guard_api/pyproject.toml
PyPIbc-detect-secrets==1.5.43pyproject.toml
PyPIfaker>=37,<38pyproject.toml
PyPIfuzzysearch>=0.7,<0.9pyproject.toml
PyPIjson-repair==0.44.1pyproject.toml
PyPInltk>=3.9.1,<4pyproject.toml
PyPIpresidio-analyzer==2.2.358pyproject.toml
PyPIpresidio-anonymizer==2.2.358pyproject.toml
PyPIregex==2024.11.6pyproject.toml
PyPItiktoken>=0.9,<1.0pyproject.toml
PyPItorch>=2.4.0pyproject.toml
PyPItransformers==4.51.3pyproject.toml
PyPIstructlog>=24pyproject.toml
Todas las dependencias 0

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 0 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
Avisos de dependencias 3

Instalar pypi:llm-guard@0.3.16 arrastra 74 paquetes, directos y transitivos: 3 tienen avisos conocidos, de los cuales 2 son dependencias directas.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
transformers4.51.3directacrítica265.5.0
json-repair0.44.1directaalta10.60.1
cryptography44.0.3indirectaalta1150.0.0

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 v0.31.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadasPyPI.