Ist Ms Python.Debugpy sicher?
Ms Python.Debugpy — Nerq Trust Score 63.2/100 (Note C+). Bewertung basierend auf 2 independent trust signals. Zuletzt analysiert: 2026-04-12
Ms Python.Debugpy ist ein VS Code extension mit einem Nerq-Vertrauenswert von 63.2/100 (C+), basierend auf 3 unabhängigen Datendimensionen. Zuletzt analysiert: 2026-04-12 Sicherheit: 90/100. Beliebtheit: 100/100. Daten von VS Code Marketplace metadata, publisher verification, installs, and ratings. Zuletzt aktualisiert: 2026-04-12. Maschinenlesbare Daten (JSON).
Ist Ms Python.Debugpy sicher?
Vertrauensbewertung im Detail — Ms Python.Debugpy has a Nerq Trust Score of 63.2/100 (C+). Measured across 2 independent trust signals (as of 2026-04-12).
Was ist die Vertrauensbewertung von Ms Python.Debugpy?
Ms Python.Debugpy hat eine Nerq-Vertrauensbewertung von 63.2/100 und erhält die Note C+. Diese Bewertung basiert auf 2 unabhängig gemessenen Dimensionen.
Was sind die wichtigsten Sicherheitsergebnisse für Ms Python.Debugpy?
Das stärkste Signal von Ms Python.Debugpy ist beliebtheit mit 100/100. Es wurden keine bekannten Schwachstellen erkannt.
Was ist Ms Python.Debugpy und wer pflegt es?
| Autor | Microsoft |
| Kategorie | VS Code Extensions |
| Quelle | N/A |
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Sicherheitsleitfaden: Ms Python.Debugpy
Was ist Ms Python.Debugpy?
Ms Python.Debugpy ist eine VS-Code-Erweiterung — Python Debugger extension using debugpy..
Sicherheit überprüfen
Check marketplace ratings and publisher verification. Review telemetry settings.
Sie können die Vertrauensbewertung auch über die API prüfen: GET /v1/preflight?target=ms-python.debugpy
Wichtige Sicherheitsbedenken für VS Code extension
Bei der Bewertung jeder VS Code extension, achten Sie auf: code execution scope, telemetry, supply chain risk.
Measured Signals
Ms Python.Debugpy has a Nerq Trust Score of 63/100 (C+). This score is a composite of automated measurements of Sicherheit, Wartung, community, and quality signals.
Wichtigste Punkte
- Ms Python.Debugpy has a Trust Score of 63/100 (C+).
- The score is a measured composite — it is not a suitability judgment. Evaluate the individual signals against your own requirements.
- Query the current measured values via the Nerq API.
Detaillierte Bewertungsanalyse
| Dimension | Bewertung |
|---|---|
| Sicherheit | 90/100 |
| Wartung | 50/100 |
| Beliebtheit | 100/100 |
| Quality | 40/100 |
| Community | 35/100 |
Basierend auf 5 Dimensionen. Daten von VS Code Marketplace metadata, publisher verification, installs, and ratings.
Welche Daten erhebt Ms Python.Debugpy?
Ms Python.Debugpy has a privacy score of 90/100. Überprüfen Sie das/die Dokumentation and privacy policy for data handling details.
Vollständige Analyse: Ms Python.Debugpy Datenschutzbericht · Datenschutzprüfung
Ist Ms Python.Debugpy sicher?
Sicherheitsbewertung: 90/100 (0-100, higher = fewer measured Sicherheit issues).
Nerq überwacht diese Entität anhand von NVD, OSV.dev und registerspezifischen Schwachstellendatenbanken für die laufende Sicherheitsbewertung.
Vollständige Analyse: Ms Python.Debugpy Sicherheitsbericht
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Wie wir diese Bewertung berechnet haben
Ms Python.Debugpy's trust score of 63.2/100 (C+) wird berechnet aus VS Code Marketplace metadata, publisher verification, installs, and ratings. Die Bewertung spiegelt wider 5 unabhängige Dimensionen: Sicherheit (90/100), Wartung (50/100), Beliebtheit (100/100), quality (40/100), community (35/100). Jede Dimension wird gleich gewichtet, um die zusammengesetzte Vertrauensbewertung zu erstellen.
Nerq analysiert über 7,5 Millionen Entitäten in 26 Registern mit derselben Methodik, die einen direkten Vergleich zwischen Entitäten ermöglicht. Bewertungen werden kontinuierlich aktualisiert, sobald neue Daten verfügbar sind.
Signals last measured on April 12, 2026. Datenversion: 1.0.
Vollständige Methodendokumentation · Maschinenlesbare Daten (JSON-API)
Häufig gestellte Fragen
Ist Ms Python.Debugpy sicher?
Was ist die Vertrauensbewertung von Ms Python.Debugpy?
Was sind sicherere Alternativen zu Ms Python.Debugpy?
Protokolliert Ms Python.Debugpy meine Daten?
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Disclaimer: Nerq-Vertrauensbewertungen sind automatisierte Bewertungen basierend auf öffentlich verfügbaren Signalen. Sie sind keine Empfehlungen oder Garantien. Führen Sie immer Ihre eigene Sorgfaltsprüfung durch.