Physical AI Toolchain

本サイトが提示する下記のベストプラクティスを実行するプロジェクトは、Open Source Security Foundation (OpenSSF) バッジを達成したことを自主的に自己認証し、そのことを外部に示すことができます。

ソフトウェアに欠陥や脆弱性がないことを保証する手立てはありません。形式論的な証明ができたとしても、仕様や前提が間違っていると誤動作の可能性があります。また、プロジェクトが健全で、かつ機能的な開発コミュニティであり続けることを保証する手立てもありません。しかし、ベストプラクティスの採用は、プロジェクトの成果の向上に寄与する可能性があります。たとえば、いくつものベストプラクティスがリリース前の複数人によるレビューを定めていますが、それによりレビュー以外では発見困難な技術的脆弱性を見つけるのを助け、同時に異なる企業の開発者間の信頼を築き、さらに交流を続けることに対する意欲を生んでいます。バッジを獲得するには、すべてのMUSTおよびMUST NOT基準を満たさなければなりません。すべてのSHOULD基準も満たさなければなりませんが、正当な理由がある場合は満たさなくても構いません。そしてすべてのSUGGESTED基準も満たさなければなりませんが、満たさないとしても、少なくとも考慮することが望まれます。フィードバックは、 GitHubサイトのissueまたはpull requestとして提示されれば歓迎します。また、議論のためのメールリストも用意されています。

私たちは多言語で情報を提供していますが、翻訳版に矛盾や意味の不一致がある場合は、英語版を正式な記述とします。
これがあなたのプロジェクトなら、あなたのプロジェクトページにあなたのバッジステータスを表示してください！バッジステータスは次のようになります。 プロジェクト 12195 のバッジ レベルは silver です バッジステータスの埋め込み方法は次のとおりです。
バッジステータスを表示するには、あなたのプロジェクトのマークダウンファイルに以下を埋め込みます
[![OpenSSF Best Practices](https://www.bestpractices.dev/projects/12195/badge)](https://www.bestpractices.dev/projects/12195)
あるいは、以下をHTMLに埋め込みます
<a href="https://www.bestpractices.dev/projects/12195"><img src="https://www.bestpractices.dev/projects/12195/badge"></a>


これらはシルバーレベルの基準です。合格またはゴールドレベル基準を表示することもできます。

Baseline Series: ベースラインレベル1 ベースラインレベル2 ベースラインレベル3

        

 基本的情報 17/17 ●

  • 一般

    他のプロジェクトが同じ名前を使用していないか注意してください。

    Physical AI Toolchain is an open-source, production-ready framework that integrates Microsoft Azure (https://azure.microsoft.com/) cloud services with NVIDIA's (https://developer.nvidia.com/) physical AI stack, accelerating robotics and physical AI developers to automate and scale data curation, augmentation, and evaluation across perception, mobility, imitation learning, and reinforcement learning pipelines.

    SPDXライセンスの表現形式を使用してください。 例：「Apache-2.0」、「BSD-2-Clause」、「BSD-3-Clause」、「GPL-2.0+」、「LGPL-3.0+」、「MIT」、「(BSD-2-Clause OR Ruby)」。一重引用符または二重引用符を含めないでください。
    複数の言語がある場合は、コンマを区切り（スペースを入れてもよい）としてリストし、使用頻度の高いものから順に並べます。使用言語が多くある場合は、少なくとも最初の3つの最も多く使われるものをリストアップしてください。言語がない場合（例：ドキュメントだけ、またはテスト専用のプロジェクトの場合）、1文字 " - "を使用します。言語ごとにある大文字・小文字の慣用を踏襲してください（例：「JavaScript」）。
    Common Platform Enumeration（CPE）は、情報技術（IT）システム、ソフトウェア、およびパッケージのための構造化された命名体系です。脆弱性を報告する際に、多くのシステムやデータベースで使用されています。

  • 前提要件


    バッジには十分です！

    プロジェクトは合格レベルバッジに達成しなければなりません。 [achieve_passing]

  • 基本的なプロジェクト ウェブサイトのコンテンツ


    バッジには十分です！

    貢献する方法に関する情報には、受け入れ可能な貢献の要件（例えば、必要なコーディング標準への言及）が含まれなければなりません。 (URLが必要です) [contribution_requirements]

    CONTRIBUTING.md clearly documents all contribution requirements: Conventional Commits message format (feat:, fix:, docs:, chore:, etc.), branch naming using category prefixes, testing policy requiring tests for new features and regression tests for bug fixes (≥50% of bug fix PRs must include regression tests), coding standards enforced by Ruff (Python), markdownlint (Markdown), PSScriptAnalyzer (PowerShell), yaml-lint (YAML), and cspell (spelling). The PR template and 16-job pr-validation.yml CI pipeline automatically enforce these requirements on every PR.

    Evidence:


  • プロジェクトの管理・運営


    バッジには十分です！

    プロジェクトは、プロジェクト ソフトウェアのそれなりの量を開発しているすべての開発者が、これらの貢献を行うことが法的に認められていると主張すりょうな法的な仕組みを持っていなければなりません。これを行うための最も一般的で簡単に実装されたアプローチは、開発者証明書（DCO）を使用することです。ユーザーは、 DCOのウェブサイトへのプロジェクトのリンクが表示されます。ただし、これはコントリビュータ ライセンス契約（CLA）またはその他の法的な仕組みとして実装することができます。 (URLが必要です) [dco]
    DCOは、実装が容易で、ソースコードで追跡され、gitが "commit -s"を使用して "サインオフ"機能を直接サポートするため、推奨されるメカニズムです。最も効果的であるためには、プロジェクト文書が、そのプロジェクトに対して「サインオフ」とは何を意味するのかを説明するのが最善です。 CLAは、知的著作物が組織またはプロジェクトにライセンスされている条件を定義する法的合意です。コントリビュータ アサイン アグリーメント（CAA）は、知的著作物の権利を他の当事者に移転する法的合意です。プロジェクトはCAAを必ずしも持つ必要はありません。なぜなら、CAAは、特に受領者が営利目的の組織である場合には、潜在的な貢献者が貢献しないリスクを高めます。 Apache Software Foundation CLA（個々のコントリビュータ ライセンスと法人CLA）は、この種のCLAのリスクを判断するプロジェクトにとって、リスクが便益よりも小さいのCLAの例です。

    Justification: Microsoft Contributor License Agreement (CLA) is used in lieu of DCO. Every external pull request is gated by the Microsoft CLA bot at https://cla.opensource.microsoft.com, which records the contributor's explicit grant of rights.

    Evidence URLs: https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/CONTRIBUTING.md, https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/GOVERNANCE.md, https://cla.opensource.microsoft.com


    バッジには十分です！

    プロジェクトは、プロジェクト ガバナンス モデル（主要な役割を含む意思決定方法）を明確に定義し、文書化しなければなりません。 (URLが必要です) [governance]
    決定を下し、論争を解決するための十分に確立された文書化された方法が必要です。小規模なプロジェクトでは、これは「プロジェクトオーナーとリーダーがすべての最終決定を下す」という単純なものです。慈愛の強い独裁者や正式な能力主義を含む様々な統治モデルが存在します。詳細については、統治モデルを参照してください。集中化された（例えば、単一メインテナー）および分散された（例えば、グループ メインテナー）アプローチの両方が、プロジェクトにおいて成功のうちに使用されています。統治情報は、プロジェクトフォークを作成する可能性について文書化する必要はありません。なぜなら、これはFLOSSプロジェクトでは常に可能であるからです。

    Justification: Governance and decision-making are documented in GOVERNANCE.md, including the corporate-sponsored maintainer model, role matrix, escalation model, and contribution acceptance process.

    Evidence URLs: https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/GOVERNANCE.md


    バッジには十分です！

    プロジェクトは、行動規範を採択し、標準的な場所に掲示しなければなりません。 (URLが必要です) [code_of_conduct]
    プロジェクトは、地域社会の礼儀正しさを向上させることと、行動規範を採択することで受け入れられる行動についての期待を設定すること、ができるかもしれません。これにより、問題が発生する前に問題を回避し、プロジェクトをより貢献を促す場所にすることができます。これは、プロジェクトのコミュニティ内や職場内の行動にのみ焦点を当てるべきです。行動規範の例としては、以下のようなものがあります。Linuxカーネル行動規範、コントリビューター規約行動規範、Debian行動規範、Ubuntu行動規範、Fedora行動規範、GNOME行動規範、KDEコミュニティ行動規範、Pythonコミュニティ行動規範、Rubyコミュニティ行動指針、およびRust 行動規範。

    Justification: The project adopts the Microsoft Open Source Code of Conduct and posts it in the standard .github/CODE_OF_CONDUCT.md location.

    Evidence URLs: https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/.github/CODE_OF_CONDUCT.md, https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/CONTRIBUTING.md


    バッジには十分です！

    プロジェクトは、プロジェクトでの重要な役割と役割が実行しなければならないタスクを含む責任を明確に定義し、公的に文書化しなければなりません。誰がどの役割を持っているかは明確でなければなりませんが、これは同じ方法で文書化されていない可能性があります。 (URLが必要です) [roles_responsibilities]
    統治と役割と責任に関する文章は1か所にあるのが良いでしょう。

    Justification: Key roles and responsibilities are documented in governance, with team-based ownership in CODEOWNERS.

    Evidence URLs: https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/GOVERNANCE.md, https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/.github/CODEOWNERS


    バッジには十分です！

    いずれかの人が仕事を継続できなくなるまたは死亡した場合、プロジェクトは最小限の中断で継続することができなければなりません。特に、プロジェクトは、課題の作成と終了、提案された変更の受け入れ、およびバージョンのソフトウェアのリリース、1週間内に個人が仕事を継続できくなったことまたは死亡したことの確認、行うことができなければならない。これは、他の誰かがプロジェクトを継続するのに必要な鍵、パスワード、法的権利を持っていることを保証することによって行うことができます。 FLOSSプロジェクトを実行する個人は、ロックボックスにキーを提供し、必要な法的権利を提供する意志（例えば、DNS名のために）を提供することによって、これを行うことができます。 (URLが必要です) [access_continuity]

    Justification: Project access continuity is documented through multi-admin/team ownership and succession practices in governance, with team-based code ownership in CODEOWNERS.

    Evidence URLs: https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/GOVERNANCE.md, https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/.github/CODEOWNERS


    バッジには十分です！

    プロジェクトは2以上の "バス ファクタ"を持っているべきです。 (URLが必要です) [bus_factor]
    「バス ファクタ」（別名「トラック ファクタ」）は、知見があり有能な人材が離脱して、プロジェクトが停止に至る時に、プロジェクトから突然消失する（「バスに当たった」）プロジェクトメンバーの最小人数です。 トラック ファクタツールは、GitHub上のプロジェクトに対してこれを見積もることができます。詳細については、Cosentino et al。の Gitリポジトリのバス ファクタの評価を参照してください。

    Justification: Bus factor is at least 2 through team-based maintainership, multi-admin governance, and @microsoft/edge-ai-core-dev code ownership.

    Evidence URLs: https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/GOVERNANCE.md, https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/.github/CODEOWNERS


  • ドキュメンテーション


    バッジには十分です！

    プロジェクトは、少なくとも翌年に、プロジェクトが何をしたいか、やるつもりはないかを記述した文書化されたロードマップを持っていなければなりません。 (URLが必要です) [documentation_roadmap]
    このプロジェクトはロードマップを達成できないかもしれません。それは問題ありません。ロードマップの目的は、潜在的なユーザーや貢献者がプロジェクトの意図された方向を理解するのを助けることです。詳細にする必要はありません。

    Justification: The roadmap documents at least one year of project intent, milestones, and success metrics.

    Evidence URLs: https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/docs/contributing/ROADMAP.md


    バッジには十分です！

    プロジェクトは、プロジェクトによって作成されたソフトウェアのアーキテクチャー（いわゆる高水準設計）の文書を含まなければなりません。プロジェクトでソフトウェアが作成されない場合は、「該当なし」（N/A）を選択します。 (URLが必要です) [documentation_architecture]
    ソフトウェア アーキテクチャは、プログラムの基本的な構造、すなわちプログラムの主な構成要素、それらの間の関係、およびこれらの構成要素および関係の主要な特性を説明します。

    Justification: High-level architecture is documented in docs/contributing/architecture.md and domain READMEs for infrastructure, training, evaluation, data management, fleet deployment, and fleet intelligence.

    Evidence URLs: https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/docs/contributing/architecture.md, https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/infrastructure/README.md, https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/training/README.md, https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/evaluation/README.md, https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/data-management/README.md, https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/fleet-deployment/README.md, https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/fleet-intelligence/README.md


    バッジには十分です！

    プロジェクトは、ユーザーが、プロジェクトによって作成されたソフトウェアからセキュリティの観点から期待できるものと期待できないものを文書化しなければなりません。（セキュリティ要件） (URLが必要です) [documentation_security]
    これらは、ソフトウェアが満たすことが意図されているセキュリティ要件です。

    Justification: Security expectations are documented in the security policy, threat model, and release verification guide.

    Evidence URLs: https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/SECURITY.md, https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/docs/security/threat-model.md, https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/docs/security/release-verification.md


    バッジには十分です！

    プロジェクトでは、新規ユーザーがソフトウェアで何かをすばやく実行できるようにするための「クイックスタート」ガイドを提供する必要があります。 (URLが必要です) [documentation_quick_start]
    このアイデアは、ユーザーにソフトウェアを始動させる方法と何かをさせる方法を示すことです。これは潜在的なユーザーが開始するために非常に重要です。

    Justification: Quick-start and getting-started guidance is documented in the repository README and getting-started documentation.

    Evidence URLs: https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/README.md, https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/tree/main/docs/getting-started


    バッジには十分です！

    プロジェクトは、現行バージョンのプロジェクト結果（プロジェクトによって作成されたソフトウェアを含む）とドキュメントの整合性を保つために努力しなければならない。 不一致を招く既知のドキュメントの欠陥は、修正しなければなりません。ドキュメントが一般的に最新のものですが、古い情報が誤って含まれて、もはや正しくない場合は、それを欠陥として扱い、通常どおりに追跡して修正してください。 [documentation_current]
    ドキュメントには、ソフトウェアのバージョン間の相違点や変更点、および/またはドキュメントの古いバージョンへのリンクに関する情報が含まれていてもよいです。この基準の意図は、ドキュメントが完璧である必要があることではなく、ドキュメントの一貫性を保つための努力がなされていることです。

    Justification: Documentation maintenance expectations and component update practices are documented, and the changelog records documentation/process updates.

    Evidence URLs: https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/docs/contributing/documentation-maintenance.md, https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/docs/contributing/component-updates.md, https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/CHANGELOG.md


    バッジには十分です！

    プロジェクトのリポジトリのフロントページおよび/またはウェブサイトは、このベストプラクティスのバッジを含め、成果が達成されたことを一般に認められてから48時間以内に特定し、ハイパーリンクする必要があります。 (URLが必要です) [documentation_achievements]
    達成とは、いくつかのバッジを含めて、プロジェクトが具体的に満たしている外部基準のセットです。この情報は、プロジェクトのウェブサイトのフロントページにある必要はありません。 GitHubを使用するプロジェクトは、READMEファイルに追加することで、リポジトリのフロントページに成果を置くことができます。

    Justification: The project currently the OpenSSF passing badge link to the README within 48 hours after the Silver badge is awarded. The badge will be updated automatically once award is issued.

    Evidence URLs: https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/README.md


  • アクセシビリティと国際化


    バッジには十分です！

    プロジェクト（プロジェクト サイトとプロジェクト結果の両方）は、アクセシビリティのベストプラクティスに従い、障害のある人が引き続きプロジェクトに参加し、プロジェクトの結果を合理的な範囲で使用することができるようにするべきです。 [accessibility_best_practices]
    ウェブアプリケーションについては、ウェブ コンテンツ アクセシビリティ ガイドライン（WCAG 2.0）とそのサポート ドキュメント WCAG 2.0の理解; W3Cアクセシビリティ情報を参照してください。 GUIアプリケーションの場合は、環境固有のアクセシビリティ ガイドラインの使用を検討して下さい（Gnome、KDE、XFCE、 Android 、bility/ios/" > iOS 、 Mac 、Windows ）。いくつかのTUIアプリケーション（例えば、「ncurses」プログラム）は、「alpine」の 「force-arrow-cursor」設定のような、よりアクセスしやすくするためにいくつかのことを行うことができます。ほとんどのコマンドライン アプリケーションは、そのままの状態でかなりアクセス可能です。この基準は、例えば、プログラム ライブラリの場合、「該当なし」（N/A）であることが多いです。取り上げるべき行動や考慮すべき課題の例を以下に示します。
    • テキスト以外のコンテンツの代替テキストを提供するkotode, 人々が必要とする他の形式に変更することができます。大きな印刷物、点字、スピーチ、記号またはより単純な言語などです。（ WCAG 2.0ガイドライン1.1 ）
    • アクションを示したり、応答を促したり、または視覚的要素を区別するために、色が唯一の視覚的な伝達手段として使用されるわけではありません。（ WCAG 2.0ガイドライン1.4.1 ）
    • 大文字、付随的なテキストとロゴタイプを除いて、テキストの視覚的提示とテキストのイメージには、少なくとも4.5：1の比率のコントラストがあります（ WCAG 2.0ガイドライン1.4.3 ）
    • キーボードからすべての機能を利用できるようにする（WCAGガイドライン2.1）
    • GUIまたはウェブ ベースのプロジェクトは少なくとも1つターゲットプラットフォーム上のスクリーンリーダーでテストするべきです（例えば、NVDA、Jaws、またはWindows上のWindowEyes; MacとiOSのVoiceOver Linux / BSDのOrca;AndroidのTalkBack）。 TUIプログラムは、スクリーンリーダーによる冗長な読み取りを防止するために、オーバードローを減らせるかもしれません。

    Justification: Accessibility practices are documented for project sites and user-facing documentation.

    Evidence URLs: https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/docs/contributing/accessibility.md


    バッジには十分です！

    プロジェクトによって作成されたソフトウェアは、ターゲット オーディエンスの文化、地域、または言語へのローカリゼーションを容易にするために国際化されるべきです。国際化（i18n）が適用されない場合（たとえば、ソフトウェアがエンドユーザー向けのテキストを生成せず、人間が読めるテキストを扱わない場合）、「該当なし」（N/A）を選択します。 [internationalization]
    ローカリゼーションとは、「特定のターゲット市場（ロケール）の言語、文化、およびその他の要件を満たす、製品、アプリケーションまたはドキュメントのコンテンツの適合を指します」。国際化とは、「文化、地域、言語によって異なるターゲットオーディエンスに対してローカライズを容易にする製品、アプリケーション、またはドキュメントコンテンツの設計と開発」のことです。 （ W3Cの「ローカリゼーションと国際化」を参照してください。）ソフトウェアは国際化されるだけでこの基準を満たします。いったんソフトウェアが国際化されると、他の人がローカライゼーションに取り組むことができるので、別の特定の言語のローカリゼーションは必要ありません。

    Justification: N/A. The project primarily produces infrastructure-as-code, training scripts, telemetry tooling, and developer/operator tooling. It does not ship an end-user product with localized UI text requirements. The dataviewer is a developer tool rather than a consumer-facing localized application.

    Evidence URLs: https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/data-management/README.md


  • その他


    バッジには十分です！

    プロジェクト サイト（ウェブサイト、リポジトリ、およびダウンロードURL）が外部ユーザーの認証用のパスワードを格納する場合、パスワードは、キーストレッチ（反復）アルゴリズム（PBKDF2、Bcrypt、Scrypt、PBKDF2など）を使用してユーザーごとのソルトで反復ハッシュとして保存する必要があります。プロジェクトサイトがこの目的のためにパスワードを保存しない場合は、「該当なし」（N/A）を選択します。 [sites_password_security]
    GitHub の使用はこの基準を満たしていることに注意してください。この基準は、プロジェクト サイトへの外部ユーザーの認証に使用されるパスワードにのみ適用されます（別名インバウンド認証）。プロジェクト サイトが他のサイトにログインしなければならない場合（別名：アウトバウンド認証）、その目的のために別の方法で認証トークンを保存する必要があるかもしれません（ハッシュを保存しても意味がないため）。これは、crypto_password_storage の基準を sites_httpsと同様にプロジェクトサイトに適用します。

    Justification: N/A. The project sites and tooling do not store user passwords. Authentication is delegated to GitHub, Microsoft Entra ID/MSAL, GitHub OIDC, and Azure identity services.

    Evidence URLs: https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/docs/security/threat-model.md, https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/docs/security/workflow-permissions.md


 変更管理 1/1 ●

  • 以前のバージョン


    バッジには十分です！

    プロジェクトは、最も頻繁に使用される古いバージョンの製品を維持するか、または新しいバージョンへのアップ グレードを提供しなければなりません。アップ グレード方法が困難な場合は、プロジェクトは、アップグレード方法（変更されたインターフェイスや、アップグレードに役立つ詳細な手順など）を記載しなければなりません。 [maintenance_or_update]

    Justification: The project documents maintenance and upgrade paths through semantic versioning, release automation, and deprecation policy.

    Evidence URLs: https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/docs/deprecation-policy.md, https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/release-please-config.json


 報告 3/3 ●

  • バグ報告プロセス


    バッジには十分です！

    プロジェクトは、個々の課題を追跡するための課題トラッカーを使用する必要があります。 [report_tracker]

    GitHub Issues serves as the project's issue tracker. It is publicly readable, searchable, and filterable. Issues support labels, milestones, and assignees for triage and tracking. The 7 issue templates apply automatic labels for categorization. Closed issues remain in the searchable archive. The tracker is integrated with PRs via GitHub's "Fixes #NNN" linking, providing traceability from bug report to fix.

    Evidence:


  • 脆弱性報告プロセス


    バッジには十分です！

    プロジェクトは、匿名の報告者を除いて、過去12ヶ月間に解決されたすべての脆弱性の報告者に信用していることを伝えなければなりません。過去12ヶ月間に解決された脆弱性がない場合は、「該当なし」（N / A）を選択します。 (URLが必要です) [vulnerability_report_credit]

    Justification: MSFT has a dedicated vulnerability reporting process as noted in links form teh security.md file

    Evidence URLs: https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/SECURITY.md


    バッジには十分です！

    プロジェクトには、脆弱性レポートに対応するための文書化されたプロセスがなければなりません。 (URLが必要です) [vulnerability_response_process]
    これはvulnerability_report_processに強く関連しており、脆弱性を報告するための文書化された方法が必要です。これは、特定の時間枠内の脆弱性レポートへの応答を必要とする、vulnerability_report_responseにも関連しています。

    Justification: Vulnerability reporting and response timelines are documented through Microsoft Security Response Center guidance and support policy.

    Evidence URLs: https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/SECURITY.md, https://github.com/microsoft/physical-ai-toolchain/blob/main/SUPPORT.md


 品質 19/19 ●

 セキュリティ 13/13 ●

 分析 2/2 ●

  • 静的コード解析


    バッジには十分です！

    プロジェクトは、選択された言語でこの基準を実装できる少なくとも1つのFLOSSツールがある場合、解析された言語または環境で共通の脆弱性を探すためのルールまたはアプローチを備えた少なくとも1つの静的解析ツールを使用しなければならなりません。 [static_analysis_common_vulnerabilities]
    一般的な脆弱性を探すために特別に設計された静的解析ツールは、それらを見つける可能性が高いです。つまり、静的ツールを使用すると、通常は問題を見つけるのに役立ちますので、利用を提案しますが、「合格」レベルのバッジには要求しません。

    CodeQL runs with both "security-extended" and "security-and-quality" query suites — these are GitHub's most comprehensive security query sets, specifically designed to detect common vulnerabilities including: SQL injection, cross-site scripting (XSS), path traversal, code injection, insecure deserialization, SSRF, hardcoded credentials, and other OWASP Top 10 categories. The security-extended suite goes beyond the default security queries to catch additional vulnerability patterns. Results are uploaded as SARIF to the GitHub Security tab, providing a centralized view of all detected security findings.

    Evidence:


  • 動的コード分析


    バッジには十分です！

    もしプロジェクトで作成されたソフトウェアにメモリ安全でない言語（CやC ++など）を使用して作成されたソフトウェアが含まれているならば、そのときには 少なくとも1つの動的ツール（たとえば、ファジーまたはウェブ アプリケーション スキャナ）を、バッファの上書きなどのメモリの安全性の問題を検出するメカニズムと一緒にいつも使用します。プロジェクトがメモリ安全でない言語で書かれたソフトウェアを作成しない場合は、「該当なし」（N/A）を選択します。 [dynamic_analysis_unsafe]
    メモリの安全性の問題を検出するメカニズムの例としては、アドレスサニタイザー（ASAN）（GCCおよびLLVMで利用可能）、 Memory Sanitizer 、および valgrind が含まれます。他に使用される可能性のあるツールには、スレッドサニタイザと定義されていない動作サニタイザを参照してください。広範なアサーションも機能します。

    This criterion applies to projects with C/C++ code that should enable memory-safety checks (AddressSanitizer, MemorySanitizer, UndefinedBehaviorSanitizer, etc.). The project contains no C or C++ code — the codebase is entirely Python, TypeScript, Terraform HCL, PowerShell, and shell scripts. Python and TypeScript are memory-safe languages. Therefore, memory-safety analyzers for compiled languages are not applicable.

    Evidence:



このデータは、Community Data License Agreement – Permissive, Version 2.0 (CDLA-Permissive-2.0)のもとで利用可能です。これは、データ受領者が、データ受領者がこの契約のテキストを共有データとともに利用可能にする限り、変更の有無にかかわらずデータを共有できることを意味します。Bill BerryおよびOpenSSFベストプラクティスバッジのコントリビューターにクレジットを表示してください。

プロジェクト バッジ登録の所有者： Bill Berry.
エントリの作成日時 2026-03-16 22:18:49 UTC、 最終更新日 2026-05-16 22:30:42 UTC 最後に2026-03-17 00:03:32 UTCにバッジ合格を達成しました。