Physical AI Toolchain

Miradi inayofuata mazoea bora hapa chini inaweza kujihakikisha kwa hiari na kuonyesha kuwa wamepata nishani ya mazoea bora ya Open Source Security Foundation (OpenSSF).

Hakuna seti ya mazoea yawezayo kuhakikisha kuwa programu haitakuwa na kasoro au udhaifu; hata mbinu rasmi zinaweza kushindwa ikiwa vipimo au dhana ni sahihi. Wala hakuna seti ya mazoea yawezayo kuhakikisha kuwa mradi utaendelea kuwa na jamii ya maendeleo yenye afya na inayofanya kazi vizuri. Hata hivyo, kufuata mazoea bora kunaweza kusaidia kuboresha matokeo ya miradi. Kwa mfano, baadhi ya mazoea huwezesha ukaguzi wa watu wengi kabla ya kutolewa, ambayo inaweza kusaidia kupata udhaifu wa kiufundi ambao vinginevyo ni vigumu kupata na kusaidia kujenga uaminifu na hamu ya mwingiliano wa kurudia kati ya wasanidi programu kutoka makampuni tofauti. Ili kupata nishani, vigezo vyote vya LAZIMA na LAZIMA WALA USIWAHI lazima vifuatwe, vigezo vyote vya INAPASWA lazima vifuatwe AU visivyo fufufutiliana na thibitisho, na vigezo vyote vya PENDEKEZA lazima vifuatwe AU visivyo fufufutiliana (tunataka vifikiwe angalau). Ikiwa unataka kuingiza maandishi ya thibitisho kama maoni ya jumla, badala ya kuwa maelezo ya busara kwamba hali ni inakubaliwa, anza kifungu cha maandishi na '//' ikifuatiwa na nafasi. Maoni ni karibu kupitia tovuti ya GitHub kama masuala au maombi ya kuvuta Kuna pia orodha ya barua pepe kwa majadiliano ya jumla.

Tunafuraha kutoa habari katika lugha nyingi, hata hivyo, ikiwa kuna mgongano au kutokuwa na usawa kati ya tafsiri, toleo la Kiingereza ni toleo lenye mamlaka.
Ikiwa huu ni mradi wako, tafadhali onyesha hadhi ya nishani yako kwenye ukurasa wa mradi wako! Hadhi ya nishani inaonekana kama hii: Kiwango cha nishani kwa mradi 12195 ni silver Hapa ni jinsi ya kuiweka:
Unaweza kuonyesha hali ya nishani yako kwa kuweka hii katika faili yako ya markdown:
[![OpenSSF Best Practices](https://www.bestpractices.dev/projects/12195/badge)](https://www.bestpractices.dev/projects/12195)
au kwa kuweka hii katika HTML yako:
<a href="https://www.bestpractices.dev/projects/12195"><img src="https://www.bestpractices.dev/projects/12195/badge"></a>


Hizi ni vigezo vya kiwango cha Fedha. Unaweza pia kuangalia vigezo vya kiwango cha Kupita au Dhahabu.

Baseline Series: Kiwango cha Msingi 1 Kiwango cha Msingi 2 Kiwango cha Msingi 3

        

 Misingi 17/17 ●

  • Jumla

    Kumbuka kwamba miradi mingine inaweza kutumia jina sawa.

    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.

    Tafadhali tumia muundo wa maneno ya leseni ya SPDX; mifano ni pamoja na "Apache-2.0", "BSD-2-Clause", "BSD-3-Clause", "GPL-2.0+", "LGPL-3.0+", "MIT", na "(BSD-2-Clause OR Ruby)". Usitumie alama za nukuu za moja au mbili.
    Ikiwa kuna lugha zaidi ya moja, ziorodhe kama thamani zilizotengwa kwa koma (nafasi ni za hiari) na ziorodhe kuanzia iliyotumiwa zaidi hadi iliyotumiwa kidogo. Ikiwa kuna orodha ndefu, tafadhali orodhesha angalau tatu za kawaida zaidi. Ikiwa hakuna lugha (k.m., huu ni mradi wa nyaraka tu au wa majaribio tu), tumia herufi moja "-". Tafadhali tumia herufi kubwa za kawaida kwa kila lugha, k.m., "JavaScript".
    Common Platform Enumeration (CPE) ni mpango wa kuweka majina yenye muundo kwa mifumo ya teknolojia ya habari, programu, na vifurushi. Inatumika katika mifumo na hifadhidata nyingi wakati wa kuripoti udhaifu.

  • Mahitaji ya awali


    Ya kutosha kwa nishani!

    Mradi LAZIMA ufikie nishani ya kiwango cha kuhitimu. [achieve_passing]

  • Maudhui ya kimsingi ya tovuti ya mradi


    Ya kutosha kwa nishani!

    Habari juu ya jinsi ya kuchangia LAZIMA ijumuishe mahitaji ya michango inayokubalika (k.m., rejea kwa kiwango chochote kinachohitajika cha msimbo). (URL inahitajika) [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:


  • Usimamizi wa mradi


    Ya kutosha kwa nishani!

    Mradi UNAPASWA kuwa na utaratibu wa kisheria ambapo wasanidi wote wa kiasi kisicho kidogo cha programu ya mradi wanathibitisha kwamba wameruhusiwa kisheria kufanya michango hii. Mbinu ya kawaida na rahisi ya kutekeleza hii ni kwa kutumia Cheti cha Msanidi cha Asili (DCO), ambapo watumiaji huongeza "signed-off-by" katika ahadi zao na mradi unaunganisha kwenye tovuti ya DCO. Hata hivyo, hii YAWEZA kutekelezwa kama Makubaliano ya Leseni ya Mchangiaji (CLA), au utaratibu mwingine wa kisheria. (URL inahitajika) [dco]
    DCO ni utaratibu unaopendekeza kwa sababu ni rahisi kutekeleza, kufuatilia katika msimbo wa chanzo, na git inasaidia moja kwa moja kipengele cha "signed-off" kwa kutumia "commit -s". Ili kuwa na ufanisi zaidi ni bora ikiwa nyaraka za mradi zinaeleza maana ya "signed-off" kwa mradi huo. CLA ni makubaliano ya kisheria yanayofafanua masharti ambayo kazi za kiakili zimetolewa leseni kwa shirika au mradi. Makubaliano ya mgawo wa mchangiaji (CAA) ni makubaliano ya kisheria yanayohamisha haki katika kazi ya kiakili kwa chama kingine; miradi haihitajiki kuwa na CAA, kwa kuwa kuwa na CAA huongeza hatari kwamba wachangiaji watarajiwa hawatachangia, hasa ikiwa mpokeaji ni shirika la faida. Apache Software Foundation CLAs (leseni ya mchangiaji wa mtu binafsi na CLA ya kampuni) ni mifano ya CLA, kwa miradi ambayo inaamua kwamba hatari za aina hizi za CLA kwa mradi ni chini ya manufaa yao.

    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


    Ya kutosha kwa nishani!

    Mradi LAZIMA ufafanue kwa uwazi na kuandika muundo wake wa utawala wa mradi (njia ya kufanya maamuzi, ikiwa ni pamoja na majukumu muhimu). (URL inahitajika) [governance]
    Kunahitaji kuwa na njia fulani iliyowekwa vyema ya kuandikwa ya kufanya maamuzi na kutatua migogoro. Katika miradi midogo, hii inaweza kuwa rahisi kama "mmiliki wa mradi na kiongozi hufanya maamuzi yote ya mwisho". Kuna miundo mbalimbali ya utawala, ikiwa ni pamoja na dictator wa wema na meritocracy rasmi; kwa maelezo zaidi, angalia Miundo ya utawala. Mbinu zote mbili za kati (k.m., mtunzaji mmoja) na zisizo za kati (k.m., watunzaji wa kikundi) zimetumika kwa mafanikio katika miradi. Habari za utawala hazihitajiki kuandika uwezekano wa kuunda uma wa mradi, kwa kuwa hiyo ni iwezekanavyo kila wakati kwa miradi ya FLOSS.

    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


    Ya kutosha kwa nishani!

    Mradi LAZIMA upitishe kanuni ya mwenendo na kuiweka mahali pa kawaida. (URL inahitajika) [code_of_conduct]
    Miradi inaweza kuweza kuboresha uadilifu wa jamii yao na kuweka matarajio kuhusu tabia inayokubalika kwa kupitisha kanuni ya mwenendo. Hii inaweza kusaidia kuepuka matatizo kabla hayajatokea na kufanya mradi kuwa mahali pa kukaribishwa zaidi ili kuhimiza michango. Hii inapaswa kuzingatia tu tabia ndani ya jamii/mahali pa kazi pa mradi. Mifano ya kanuni za mwenendo ni kanuni ya mwenendo ya kernel ya Linux, Kanuni ya Mwenendo ya Agano la Mchangiaji, Kanuni ya Mwenendo ya Debian, Kanuni ya Mwenendo ya Ubuntu, Kanuni ya Mwenendo ya Fedora, Kanuni ya Mwenendo ya GNOME, Kanuni ya Mwenendo ya Jamii ya KDE, Kanuni ya Mwenendo ya Jamii ya Python, Mwongozo wa Mwenendo wa Jamii ya Ruby, na Kanuni ya Mwenendo ya Rust.

    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


    Ya kutosha kwa nishani!

    Mradi LAZIMA ufafanue kwa uwazi na kuandika hadharani majukumu muhimu katika mradi na wajibu wao, ikiwa ni pamoja na kazi zozote ambazo majukumu hayo lazima yafanywe. Lazima iwe wazi ni nani ana jukumu lipi, ingawa hii haiwezi kuandikwa kwa njia ile ile. (URL inahitajika) [roles_responsibilities]
    Nyaraka kwa utawala na majukumu na wajibu zinaweza kuwa mahali pamoja.

    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


    Ya kutosha kwa nishani!

    Mradi LAZIMA uweze kuendelea kwa usumbufu mdogo ikiwa mtu yeyote anakufa, anakuwa katika hali ya kudhoofika, au vinginevyo hawezi au hataki kuendelea kusaidia mradi. Hasa, mradi LAZIMA uweze kuunda na kufunga masuala, kukubali mabadiliko yaliyopendekezwa, na kutoa matoleo ya programu, ndani ya wiki moja ya uthibitishaji wa upotevu wa msaada kutoka kwa mtu yeyote mmoja. Hii INAWEZA kufanywa kwa kuhakikisha mtu mwingine ana funguo zozote zinazohitajika, nywila, na haki za kisheria ili kuendelea mradi. Watu binafsi wanaoendesha mradi wa FLOSS WANAWEZA kufanya hii kwa kuweka funguo katika sanduku la kufungia na wosia unaowezesha haki zozote zinazohitajika za kisheria (k.m., kwa majina ya DNS). (URL inahitajika) [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


    Ya kutosha kwa nishani!

    Mradi INAPASWA kuwa na "bus factor" ya 2 au zaidi. (URL inahitajika) [bus_factor]
    "Bus factor" (pia inajulikana kama "truck factor") ni idadi ya chini ya washiriki wa mradi ambao wanapaswa kutoweka ghafla kutoka kwenye mradi ("kupigwa na basi") kabla ya mradi kusimama kwa sababu ya ukosefu wa wafanyakazi wenye elimu au wenye uwezo. Zana ya truck-factor inaweza kukadiria hii kwa miradi kwenye GitHub. Kwa maelezo zaidi, angalia Kutathmini Bus Factor ya Hifadhi za Git na Cosentino et al.

    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


  • Nyaraka


    Ya kutosha kwa nishani!

    Mradi LAZIMA uwe na ramani ya barabara iliyoandikwa inayoeleza kile mradi unakusudia kufanya na kutofanya kwa angalau mwaka unaofuata. (URL inahitajika) [documentation_roadmap]
    Mradi huenda usitimiza ramani ya barabara, na hiyo ni sawa; kusudi la ramani ya barabara ni kusaidia watumiaji na wachangiaji watarajiwa kuelewa mwelekeo unaokusudiwa wa mradi. Haihitaji kuwa na maelezo mengi.

    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


    Ya kutosha kwa nishani!

    Mradi LAZIMA ujumuishe nyaraka za muundo (pia inajulikana kama muundo wa kiwango cha juu) wa programu inayozalishwa na mradi. Ikiwa mradi hauzalishi programu, chagua "haihusiki" (N/A). (URL inahitajika) [documentation_architecture]
    Muundo wa programu unaeleza miundo ya msingi ya programu, yaani, vipengele vikuu vya programu, uhusiano kati yao, na mali muhimu za vipengele na uhusiano hivi.

    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


    Ya kutosha kwa nishani!

    Mradi LAZIMA uandike kile mtumiaji anaweza na asiweze kutarajia kwa suala la usalama kutoka kwa programu inayozalishwa na mradi ("mahitaji yake ya usalama"). (URL inahitajika) [documentation_security]
    Haya ni mahitaji ya usalama ambayo programu inakusudiwa kukidhi.

    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


    Ya kutosha kwa nishani!

    Mradi LAZIMA utoe mwongozo wa "kuanza haraka" kwa watumiaji wapya kuwasaidia kufanya kitu haraka na programu. (URL inahitajika) [documentation_quick_start]
    Wazo ni kuonyesha watumiaji jinsi ya kuanza na kufanya programu ifanye chochote. Hii ni muhimu sana kwa watumiaji watarajiwa kuanza.

    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


    Ya kutosha kwa nishani!

    Mradi LAZIMA ufanye jitihada ya kuweka nyaraka kulingana na toleo la sasa la matokeo ya mradi (ikiwa ni pamoja na programu inayozalishwa na mradi). Kasoro yoyote inayojulikana ya nyaraka inayofanya isilingane LAZIMA irekebishwe. Ikiwa nyaraka kwa ujumla ni za sasa, lakini kwa makosa inajumuisha baadhi ya maelezo ya zamani ambayo sio ya kweli tena, ichukue tu kama kasoro, kisha ifuatilie na urekebishe kama kawaida. [documentation_current]
    Nyaraka ZINAWEZA kujumuisha habari kuhusu tofauti au mabadiliko kati ya matoleo ya programu na/au kuunganisha kwa matoleo ya zamani ya nyaraka. Kusudi la kigezo hiki ni kwamba jitihada inafanywa ili kuweka nyaraka kulingana, siyo kwamba nyaraka lazima ziwe kamili.

    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


    Ya kutosha kwa nishani!

    Ukurasa wa mbele wa hifadhi ya mradi na/au tovuti LAZIMA utambulishe na kuunganisha kiungo kwa mafanikio yoyote, ikiwa ni pamoja na nishani hii ya mazoea bora, ndani ya masaa 48 ya kutambua hadharani kwamba ufanikio umepatikana. (URL inahitajika) [documentation_achievements]
    Ufanikio ni seti yoyote ya vigezo vya nje ambavyo mradi umefanya kazi mahususi kukidhi, ikiwa ni pamoja na nishani fulani. Habari hii haihitaji kuwa kwenye ukurasa wa mbele wa tovuti ya mradi. Mradi unaotumia GitHub unaweza kuweka mafanikio kwenye ukurasa wa mbele wa hifadhi kwa kuyaongeza kwenye faili ya README.

    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


  • Ufikiaji na kimataifa


    Ya kutosha kwa nishani!

    Mradi (tovuti zote za mradi na matokeo ya mradi) INAPASWA kufuata mazoea bora ya ufikiaji ili watu wenye ulemavu bado waweze kushiriki katika mradi na kutumia matokeo ya mradi ambapo ni busara kufanya hivyo. [accessibility_best_practices]
    Kwa programu za wavuti, angalia Miongozo ya Ufikiaji wa Maudhui ya Wavuti (WCAG 2.0) na hati yake inayosaidia Kuelewa WCAG 2.0; angalia pia habari za ufikiaji za W3C. Kwa programu za GUI, zingatia kutumia miongozo ya ufikiaji ya mazingira maalum (kama vile Gnome, KDE, XFCE, Android, iOS, Mac, na Windows). Baadhi ya programu za TUI (k.m., programu za `ncurses`) zinaweza kufanya mambo fulani ili kuzifanya kufikika zaidi (kama mpangilio wa `force-arrow-cursor` wa `alpine`). Programu nyingi za mstari wa amri zinafikika vizuri kama zilivyo. Kigezo hiki mara nyingi ni N/A, k.m., kwa maktaba za programu. Hapa kuna baadhi ya mifano ya hatua za kuchukua au masuala ya kuzingatia:
    • Toa mbadala za maandishi kwa maudhui yoyote yasiyo ya maandishi ili yaweze kubadilishwa kuwa aina nyingine watu wanahitaji, kama vile chapa kubwa, braille, hotuba, alama au lugha rahisi zaidi ( mwongozo wa WCAG 2.0 1.1)
    • Rangi haitumiwi kama njia pekee ya kuona ya kuwasilisha habari, kuashiria kitendo, kuchochea jibu, au kutofautisha kipengele cha kuona. ( mwongozo wa WCAG 2.0 1.4.1)
    • Uwasilishaji wa kuona wa maandishi na picha za maandishi una uwiano wa tofauti wa angalau 4.5:1, isipokuwa kwa maandishi makubwa, maandishi ya bahati mbaya, na nembo ( mwongozo wa WCAG 2.0 1.4.3)
    • Fanya kazi zote zipatikane kutoka kwenye kibodi (mwongozo wa WCAG 2.1)
    • Mradi wa GUI au wa wavuti INAPASWA kupima na angalau kipaza sauti kimoja cha skrini kwenye jukwaa la lengo (k.m., NVDA, Jaws, au WindowEyes kwenye Windows; VoiceOver kwenye Mac & iOS; Orca kwenye Linux/BSD; TalkBack kwenye Android). Programu za TUI ZINAWEZA kufanya kazi kupunguza uchanganyiko wa ziada ili kuzuia usomaji wa ziada na vipaza sauti vya skrini.

    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


    Ya kutosha kwa nishani!

    Programu iliyozalishwa na mradi INAPASWA kuwa kimataifa ili kuwezesha upatanifu wa lugha wa rahisi kwa utamaduni, eneo, au lugha ya hadhira lengo. Ikiwa kimataifa (i18n) haihusiki (k.m., programu haizalishi maandishi yanayokusudiwa kwa watumiaji wa mwisho na haipangi maandishi yanayosomeka na binadamu), chagua "haihusiki" (N/A). [internationalization]
    Upatanifu wa lugha "unarejelea upatanifu wa bidhaa, programu au maudhui ya hati ili kukidhi lugha, utamaduni na mahitaji mengine ya soko mahususi la lengo (eneo)." Kimataifa ni "muundo na maendeleo ya bidhaa, programu au maudhui ya hati ambayo huwezesha upatanifu wa lugha wa rahisi kwa hadhira lengo zinazotofautiana katika utamaduni, eneo, au lugha." (Ona "Upatanifu wa Lugha dhidi ya Kimataifa" ya W3C.) Programu inakidhi kigezo hiki kwa kuwa kimataifa tu. Hakuna upatanifu wa lugha kwa lugha nyingine mahususi unaohitajika, kwa kuwa mara tu programu imekuwa kimataifa inawezekana kwa wengine kufanya kazi kwenye upatanifu wa lugha.

    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


  • Mengine


    Ya kutosha kwa nishani!

    Ikiwa tovuti za mradi (tovuti, hifadhi, na URL za kupakua) zinahifadhi nywila kwa ajili ya uthibitishaji wa watumiaji wa nje, nywila LAZIMA zihifadhiwe kama mificho iliyorudiwa na chumvi kwa-mtumiaji kwa kutumia kanuni ya upanuaji (iliyorudiarudia) wa funguo (k.m., Argon2id, Bcrypt, Scrypt, au PBKDF2). Ikiwa tovuti za mradi hazihifadhi nywila kwa kusudi hili, chagua "haihusiki" (N/A). [sites_password_security]
    Kumbuka kwamba matumizi ya GitHub yanakidhi kigezo hiki. Kigezo hiki kinatumika tu kwa nywila zinazotumika kwa ajili ya uthibitishaji wa watumiaji wa nje kwenye tovuti za mradi (pia inaitwa uthibitishaji wa ndani). Ikiwa tovuti za mradi lazima ziingie kwenye tovuti zingine (pia inaitwa uthibitishaji wa nje), zinaweza kuhitaji kuhifadhi ishara za uidhinishaji kwa kusudi hilo kwa njia tofauti (kwa kuwa kuhifadhi mficho hakuna maana). Hii inatumia kigezo cha crypto_password_storage kwa tovuti za mradi, sawa na sites_https.

    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


 Udhibiti wa Mabadiliko 1/1 ●

 Kuripoti 3/3 ●

  • Mchakato wa kuripoti hitilafu


    Ya kutosha kwa nishani!

    Mradi LAZIMA utumie kifuatiliaji cha masuala kwa ajili ya kufuatilia masuala ya mtu binafsi. [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:


  • Mchakato wa kuripoti udhaifu


    Ya kutosha kwa nishani!

    Mradi LAZIMA utoe sifa kwa waripoti wa ripoti zote za udhaifu zilizotatuliwa katika miezi 12 iliyopita, isipokuwa kwa waripoti wanaoomba kutojulikana. Ikiwa hakuna udhaifu uliotatuliwa katika miezi 12 iliyopita, chagua "haihusiki" (N/A). (URL inahitajika) [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


    Ya kutosha kwa nishani!

    Mradi LAZIMA uwe na mchakato ulioandikwa kwa ajili ya kujibu ripoti za udhaifu. (URL inahitajika) [vulnerability_response_process]
    Hii ina uhusiano mkubwa na vulnerability_report_process, ambayo inahitaji kuwa kuna njia iliyoandikwa ya kuripoti udhaifu. Pia inahusiana na vulnerability_report_response, ambayo inahitaji majibu kwa ripoti za udhaifu ndani ya kipindi fulani cha muda.

    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


 Ubora 19/19 ●

 Usalama 13/13 ●

 Uchanganuzi 2/2 ●

  • Uchambuzi tuli wa msimbo


    Ya kutosha kwa nishani!

    Mradi LAZIMA utumie angalau zana moja ya uchanganuzi tuli yenye sheria au mbinu za kutafuta udhaifu wa kawaida katika lugha au mazingira yaliyochanganuliwa, ikiwa kuna angalau zana moja ya FLOSS inayoweza kutekeleza kigezo hiki katika lugha iliyochaguliwa. [static_analysis_common_vulnerabilities]
    Zana za uchambuzi tuli ambazo zimeundwa hasa kutafuta udhaifu wa kawaida zina uwezekano mkubwa wa kuzipata. Hata hivyo, kutumia zana zozote za tuli kwa kawaida itasaidia kupata baadhi ya matatizo, kwa hivyo tunashauri lakini hatunahitaji hii kwa kiwango cha nishani ya 'kupita'.

    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:


  • Uchambuzi wa msimbo wa nguvu za ziada


    Ya kutosha kwa nishani!

    Ikiwa programu iliyozalishwa na mradi inajumuisha programu iliyoandikwa kwa kutumia lugha isiyosalama ya kumbukumbu (k.m., C au C++), basi angalau zana moja ya nguvu (k.m., fuzzer au kitafutaji cha programu ya wavuti) LAZIMA itumike kwa kawaida kwa pamoja na utaratibu wa kugundua matatizo ya usalama wa kumbukumbu kama vile uandikaji zaidi wa kipengele. Ikiwa mradi hauzalishi programu iliyoandikwa katika lugha isiyosalama ya kumbukumbu, chagua "haihusiki" (N/A). [dynamic_analysis_unsafe]
    Mifano ya taratibu za kugundua matatizo ya usalama wa kumbukumbu ni pamoja na Address Sanitizer (ASAN) (inapatikana katika GCC na LLVM), Memory Sanitizer, na valgrind. Zana nyingine zinazoweza kutumika ni pamoja na thread sanitizer na undefined behavior sanitizer. Madai ya kila mahali pia yaweza kufanya kazi.

    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:



Data hii inapatikana chini ya Community Data License Agreement – Permissive, Version 2.0 (CDLA-Permissive-2.0). Hii inamaanisha kuwa Mpokeaji wa Data anaweza kushiriki Data, na au bila marekebisho, mradi Mpokeaji wa Data anapatanisha maandishi ya mkataba huu na Data iliyoshirikiwa. Tafadhali tambua Bill Berry na wachangiaji wa nishani ya Mazoea Bora ya OpenSSF.

Ingizo la nishani ya mradi linamilikiwa na: Bill Berry.
Ingizo liliundwa siku 2026-03-16 22:18:49 UTC, iliyosasishwa mara ya mwisho siku 2026-05-16 22:30:42 UTC. Ilipata mara ya mwisho nishani ya kupita siku 2026-03-17 00:03:32 UTC.