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Security: peedrovinicius/analise-vendas-python

Security

SECURITY.md

Política de segurança

Escopo

Este repositório contém um projeto de engenharia e análise de dados baseado no conjunto público e anonimizado da Olist.

Relatos de segurança são relevantes quando envolvem, por exemplo:

  • dependências vulneráveis;
  • execução insegura de scripts;
  • exposição acidental de segredos;
  • arquivos de ambiente ou credenciais versionados;
  • manipulação inesperada de caminhos ou entradas;
  • riscos no pipeline de CI;
  • publicação acidental de dados que não deveriam estar no repositório.

Como relatar

Não publique credenciais, tokens ou detalhes sensíveis em uma issue pública.

Prefira um canal privado disponível no GitHub para o repositório. Se não houver um canal privado habilitado, entre em contato com o mantenedor pelo perfil do GitHub e compartilhe apenas o necessário para estabelecer uma comunicação segura.

Ao relatar, inclua quando possível:

  • descrição objetiva do problema;
  • passos mínimos para reprodução;
  • commit ou versão afetada;
  • impacto esperado;
  • evidências sem segredos ou dados pessoais;
  • sugestão de correção, se houver.

Dados e privacidade

O projeto deve utilizar somente os dados públicos previstos em sua documentação.

Não adicione ao repositório:

  • dados pessoais reais;
  • credenciais de serviços;
  • tokens de API;
  • chaves privadas;
  • arquivos locais com segredos;
  • datasets obtidos de fontes sem permissão de redistribuição.

Arquivos locais de dados devem respeitar as regras definidas no .gitignore e na documentação de origem dos dados.

Dependências e CI

Mudanças em dependências devem preservar o uso do lockfile com hashes e passar pelas verificações automatizadas disponíveis, incluindo auditoria de dependências.

Alterações no pipeline devem manter o princípio do menor privilégio para permissões do GitHub Actions.

Correções

Falhas confirmadas devem ser corrigidas antes de qualquer divulgação pública detalhada quando houver risco de exploração ou exposição de dados.

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