Github Trends®
9595 findingsmedian surprise 0.00815window 30 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 30 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #4661 · UNIT ID 397204262
jonaslejon/malicious-pdf
💀 Generate malicious PDF test files for testing phone-home callbacks, SSRF, XSS, NTLM credential theft, and data exfiltration in PDF viewers, converters, and web applications. Can be used with Burp Collaborator or Interact.sh
[ PYTHON ][ GITHUB ↗ ]
SURPRISE SCORE
0.00

Score Breakdown

SURPRISE0.00534
ENGAGEMENT0.39
FRESHNESS1.17
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
4% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
5.67
ACCEL
+0.81
RETENTION
8.7%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 10.0% · 170 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,020
FOLLOWERS
559
OWNER ★
4,613

Engagement Signals

FORKS
565
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 170 / 170 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

jonaslejon/malicious-pdf собрал 170 звёзд за окно, тогда как у автора всего 559 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,020. Это даёт surprise-индекс 0.00534 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 10.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9595 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 51%
VELOCITY5.673.67+2.00ABOVE 65%
RETENTION8.7%24.6%-16.0 PPABOVE 18%
FORKS565115+450ABOVE 85%
SURPRISE0.010.01-0.00ABOVE 39%