Ist Ms Python.Debugpy sicher?
Ms Python.Debugpy — Nerq Trust Score 63.2/100 (Note C+). Basierend auf der Analyse von 2 Vertrauensdimensionen wird es als generell sicher, aber mit einigen Bedenken eingestuft. Zuletzt aktualisiert: 2026-03-30.
Verwende Ms Python.Debugpy mit Vorsicht. Ms Python.Debugpy is a VS Code extension mit einer Nerq-Vertrauensbewertung von 63.2/100 (C+), based on 3 independent data dimensions. It is below the recommended threshold of 70. Security: 90/100. Popularity: 100/100. Data sourced from VS Code Marketplace metadata, publisher verification, installs, and ratings. Last updated: 2026-03-30. Maschinenlesbare Daten (JSON).
Ist Ms Python.Debugpy sicher?
CAUTION — Ms Python.Debugpy hat eine Nerq-Vertrauensbewertung von 63.2/100 (C+). It has moderate trust signals but shows some areas of concern that warrant attention. Suitable for development use — review security and maintenance signals before production deployment.
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. Hat die Nerq-Vertrauensschwelle von 70+ noch nicht erreicht.
Was ist Ms Python.Debugpy und wer pflegt es?
| Autor | Microsoft |
| Kategorie | vscode |
| Quelle | N/A |
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Sicherheitsleitfaden: Ms Python.Debugpy
Was ist Ms Python.Debugpy?
Ms Python.Debugpy is a VS Code extension — 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 extensions
Bei der Bewertung jeder VS Code extension, watch for: code execution scope, telemetry, supply chain risk.
Vertrauensbewertung
Ms Python.Debugpy hat eine Nerq-Vertrauensbewertung von 63/100 (C+) and hat die Nerq-Vertrauensschwelle (70+) noch nicht erreicht. Diese Bewertung basiert auf automatisierter Analyse von Sicherheits-, Wartungs-, Community- und Qualitätssignalen.
Wichtigste Punkte
- Ms Python.Debugpy hat eine Vertrauensbewertung von 63/100 (C+).
- Vor der Nutzung sorgfältig prüfen — unterhalb der Vertrauensschwelle.
- Überprüfen Sie immer unabhängig mit der Nerq API.
Detaillierte Bewertungsanalyse
| Dimension | Score |
|---|---|
| Sicherheit | 90/100 |
| Datenschutz | 90/100 |
| Zuverlässigkeit | 100/100 |
| Transparenz | 60/100 |
| Wartung | 60/100 |
Basierend auf 5 dimensions. Data from 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. Review the documentation and privacy policy for data handling details.
Vollständige Analyse: Ms Python.Debugpy Datenschutzbericht · Datenschutzprüfung
Ist Ms Python.Debugpy sicher?
Sicherheit score: 90/100. This meets the recommended security threshold for production use.
Nerq monitors this entity against NVD, OSV.dev, and registerspezifische Schwachstellendatenbanken for ongoing security assessment.
Vollständige Analyse: Ms Python.Debugpy Sicherheitsbericht
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Wie wir diese Bewertung berechnet haben
Die Vertrauensbewertung vonMs Python.Debugpy von 63.2/100 (C+) wird berechnet aus VS Code Marketplace metadata, publisher verification, installs, and ratings. Die Bewertung spiegelt 5 unabhängige Dimensionen: security (90/100), privacy (90/100), reliability (100/100), transparency (60/100), maintenance (60/100). Each dimension is weighted equally to produce the composite trust score.
Nerq analyzes over 7.5 million entities across 26 Register unter Verwendung derselben Methodik, die einen direkten Vergleich ermöglicht. Bewertungen werden kontinuierlich aktualisiert, wenn neue Daten verfügbar sind.
Diese Seite wurde zuletzt überprüft am March 30, 2026. Data version: 1.0.
Vollständige Methodendokumentation · Maschinenlesbare Daten (JSON-API)
Häufig gestellte Fragen
Ist Ms Python.Debugpy sicher?
Was ist Ms Python.Debugpy's trust score?
Was sind sicherere Alternativen zu Ms Python.Debugpy?
Does Ms Python.Debugpy collect telemetry?
Ist Ms Python.Debugpy's publisher verified?
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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.