Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-25 22:24 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★ 100 зірок⑂ 9 форківз жовт. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено

awslabs/ferret-scan має індекс здоров’я 94 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — Community & Adoption (64/100). Останнє оновлення було 1 день тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

94
загалом / 100
Винятковий

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

94
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 80 калібровано до 94 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Amazon Web Services - LabsОрганізація · підтверджений домен
11 759 підписників1 042 публічні репозиторіїз січ. 2013 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
Gogithub.com/awslabs/ferret-scan/v2v2.5.5-263 дні тому
PyPIferret-scan2.5.55 802623 дні тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

90Відмінний · 21% загального індексу
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 1 дн. тому
26.3/36Ритм комітів — 38/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 939 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year939
human_commit_share0,72
days_since_last_push1
active_weeks_last_year38
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 96 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 3 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~6,2 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count96
latest_release_tagv2.5.5
releases_from_tagsні
days_since_latest_release3
mean_days_between_releases6,2

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

64Помірний · 17% загального індексу
Як обчислюється оцінка
32.4/60Зірки — 100 зірок
7.5/25Форки — 9 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks9
stars100
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges6
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateтак
Як обчислюється оцінка
50.2/80Щомісячні завантаження — 5 802 завантажень/місяць у go, pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesgithub.com/awslabs/ferret-scan/v2, ferret-scan
dependents—
ecosystemsgo, pypi
total_downloads—
monthly_downloads5 802
unverified_packages_excluded—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Залежні пакети в реєстрі. Залишкові ваги перенормовано.

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

76Добрий · 23% загального індексу
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
6.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 71% комітів
8.1/13.5Широта контриб’юторів — 6 контриб’юторів
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled6
top_contributor_share0,708
Як обчислюється оцінка
37.8/42Вирішення issue — закрито 90% issue
28.5/30Прийняття PR — злито 522/549 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 2/2 PR від новачків за 30 дн.
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 20/27 approved changesets -- score normalized to 7
Використані вхідні дані
merged_prs522
open_issues26
closed_issues236
prs_merged_7d8
prs_decided_7d8
prs_merged_30d27
prs_decided_30d29
issue_closed_ratio0,901
closed_unmerged_prs27
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d2

Власність та опіка

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
25/25Охоплення власника — 11 759 підписників у awslabs
25/25Послужний список — 1 042 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~13 р.
Використані вхідні дані
followers11 759
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginawslabs
public_repos1 042
account_age_days5 029

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 2 пакет(ів) у go, pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 3 дн. тому
20/20Історія версій — 62 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesgithub.com/awslabs/ferret-scan/v2, ferret-scan
ecosystemsgo, pypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish3

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 13 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 25 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://www.ferretscan.com
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 20 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
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_wikiтак
homepagehttps://www.ferretscan.com
docs_sitehttps://www.ferretscan.com
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

73Добрий · 16% загального індексу
Як обчислюється оцінка
6.8/7.5Binary-Artifacts — binaries present in source code
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 25 out of 25 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
5.2/7.5Code-Review — Found 20/27 approved changesets -- score normalized to 7
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
3.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
4.5/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 9
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate6,6
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages5
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:ferret-scan@2.5.5 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 5 пакетів. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

77Добрий · 4% загального індексу
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 72 з 72 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, examples/Makefile, python-package/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
11/11Статична перевірка типів — Go (статично типізована)
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 12 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
7/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesgo.sum
has_dockerfileтак
typed_languageтак
bootstrap_filesMakefile, examples/Makefile, python-package/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifestsgo.mod
dependency_bot_commit_share0,12
Як обчислюється оцінка
45/45Типізований код — Go (статично типізована)
54/55Керовані розміри файлів — 16/926 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageGo
largest_source_bytes192 114
source_files_sampled926
oversized_source_files16
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — examples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto), Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

100зірок GitHub
6контриб'юторів
939комітів за останні 12 місяців
1днів від останнього пушу
96релізів
1бас-фактор
26відкритих issue
Go, PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

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

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 9 ⇿
0Зірки
9Форки
47Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

0246810912025-122026-052026-10
Мажорні 1Мінорні 12Патчі 34
OpenSSF Scorecard 6.6 / 10
6.6сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).Scorecard v5.5.0 · 2026-10-25 22:23 UTC

9Binary-Artifactsbinaries present in source code
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests25 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7Code-ReviewFound 20/27 approved changesets -- score normalized to 7
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
7Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
9SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 9
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
Прямі залежності 10
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
Gogithub.com/fatih/colorv1.19.0go.mod
Gogithub.com/ledongthuc/pdfv0.0.0-20250511090121-5959a4027728go.mod
Gogithub.com/pdfcpu/pdfcpuv0.16.2go.mod
Gogithub.com/richardlehane/mscfbv1.0.9go.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/termv0.47.0go.mod
Gogopkg.in/yaml.v3v3.0.1go.mod
PyPIrequests>=2.25.0python-package/pyproject.toml
Усі залежності 23

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 10 прямих і 13 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
Gogithub.com/fatih/colorv1.19.0пряма
Gogithub.com/ledongthuc/pdfv0.0.0-20250511090121-5959a4027728пряма
Gogithub.com/pdfcpu/pdfcpuv0.16.2пряма
Gogithub.com/richardlehane/mscfbv1.0.9пряма
Gogithub.com/richardlehane/msolepsv1.0.6пряма
Gogithub.com/rwcarlsen/goexifv0.0.0-20190401172101-9e8deecbddbdпряма
Gogithub.com/sabhiram/go-gitignorev0.0.0-20210923224102-525f6e181f06пряма
Gogolang.org/x/termv0.47.0пряма
Gogopkg.in/yaml.v3v3.0.1пряма
PyPIrequests—пряма
Gogithub.com/clipperhouse/uax29/v2v2.7.0непряма
Gogithub.com/hhrutter/tiffv1.0.7непряма
Gogithub.com/mattn/go-colorablev0.1.16непряма
Gogithub.com/mattn/go-isattyv0.0.24непряма
Gogithub.com/mattn/go-runewidthv0.0.31непряма
Gogithub.com/xdg-go/stringprepv1.0.4непряма
Gogo.yaml.in/yaml/v3v3.0.5непряма
Gogolang.org/x/cryptov0.58.0непряма
Gogolang.org/x/imagev0.47.0непряма
Gogolang.org/x/sysv0.49.0непряма
Gogolang.org/x/textv0.43.0непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsetuptools-scm—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:ferret-scan@2.5.5 тягне 5 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — Go, PyPI.