Github Trends®
9558 findingsmedian surprise 0.00429window 3 days
UNIT / TREND-MONITOR · REV 2.6
[ 3 days window ]
SOURCE: own snapshots
FINDING #779 · 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

SURPRISE0.0463
ENGAGEMENT0.37
FRESHNESS1.00
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
3% OF STARS IN ARCHIVE

Growth Telemetry

VELOCITY /D
49.00
ACCEL
-26.00
RETENTION
13.3%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 12.5% · 147 STARS / WINDOW

Author Audience

AUDIENCE
1,019
FOLLOWERS
559
OWNER ★
4,612

Engagement Signals

FORKS
565
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 147 / 147 (DIVERSITY 1.00)

Why This Is A Finding

jonaslejon/malicious-pdf собрал 147 звёзд за окно, тогда как у автора всего 559 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 1,019. Это даёт surprise-индекс 0.0463 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 12.5% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.

METRICS IN CONTEXT

MEDIAN ACROSS ALL 9558 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.020.00+0.02ABOVE 92%
VELOCITY49.005.67+43.33ABOVE 94%
RETENTION13.3%42.9%-29.5 PPABOVE 31%
FORKS565333+232ABOVE 60%
SURPRISE0.050.00+0.04ABOVE 86%