Ist Scikit Image sicher?
Scikit Image — Nerq Trust Score 77.2/100 (Note B+). Basierend auf der Analyse von 2 Vertrauensdimensionen wird es als generell sicher, aber mit einigen Bedenken eingestuft. Zuletzt aktualisiert: 2026-04-02.
Ja, Scikit Image ist sicher in der Verwendung. Scikit Image ist ein Python-Paket mit einer Nerq-Vertrauensbewertung von 77.2/100 (B+), based on 3 unabhängige Datendimensionen. Es wird für den Produktionseinsatz empfohlen. Sicherheit: 90/100. Popularity: 90/100. Daten stammen von PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Zuletzt aktualisiert: 2026-04-02. Maschinenlesbare Daten (JSON).
Ist Scikit Image sicher?
YES — Scikit Image hat eine Nerq-Vertrauensbewertung von 77.2/100 (B+). Es erfüllt die Vertrauensschwelle von Nerq mit starken Signalen in Sicherheit, Wartung und Community-Akzeptanz. Empfohlen für den Produktionseinsatz — lesen Sie den vollständigen Bericht unten für spezifische Hinweise.
Was ist die Vertrauensbewertung von Scikit Image?
Scikit Image hat eine Nerq-Vertrauensbewertung von 77.2/100 und erhält die Note B+. Diese Bewertung basiert auf 2 unabhängig gemessenen Dimensionen.
Was sind die wichtigsten Sicherheitsergebnisse für Scikit Image?
Das stärkste Signal von Scikit Image ist sicherheit mit 90/100. Es wurden keine bekannten Schwachstellen erkannt. Erfüllt die Nerq-Vertrauensschwelle von 70+.
Was ist Scikit Image und wer pflegt es?
| Autor | Unknown |
| Kategorie | pypi |
| Quelle | N/A |
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Sicherheitsleitfaden: Scikit Image
Was ist Scikit Image?
Scikit Image ist ein Python-Paket — Image processing in Python.
Sicherheit überprüfen
Run pip audit or safety check. Review on PyPI for download stats.
Sie können die Vertrauensbewertung auch über die API prüfen: GET /v1/preflight?target=scikit-image
Wichtige Sicherheitsbedenken für Python packages
Bei der Bewertung jeder Python package, achten Sie auf: dependency vulnerabilities, malicious uploads, Wartung status.
Vertrauensbewertung
Scikit Image hat eine Nerq-Vertrauensbewertung von 77/100 (B+) and meets Nerq trust threshold. Diese Bewertung basiert auf automatisierter Analyse von Sicherheits-, Wartungs-, Community- und Qualitätssignalen.
Wichtigste Punkte
- Scikit Image hat eine Vertrauensbewertung von 77/100 (B+).
- Zur Nutzung empfohlen — überschreitet die Vertrauensschwelle.
- Überprüfen Sie immer unabhängig mit der Nerq API.
Detaillierte Bewertungsanalyse
| Dimension | Score |
|---|---|
| Sicherheit | 90/100 |
| Datenschutz | 80/100 |
| Zuverlässigkeit | 90/100 |
| Transparenz | 85/100 |
| Wartung | 60/100 |
Basierend auf 5 Dimensionen. Data from PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard.
Welche Daten erhebt Scikit Image?
Scikit Image ist ein Python package, gepflegt von Unknown. It receives approximately 5,686,320 weekly downloads. Licensed under Files: * Copyright: 2009-2022 the scikit-image team License: BSD-3-Clause .
Als Entwicklungspaket Scikit Image erhebt keine personenbezogenen Daten von Endnutzern direkt. Allerdings können mit ihm erstellte Anwendungen je nach Implementierung Daten erheben. Privacy score: 80/100.
Überprüfen Sie die Abhängigkeiten des Pakets auf mögliche Lieferkettenrisiken. Führen Sie regelmäßig den Audit-Befehl Ihres Paketmanagers aus.
Vollständige Analyse: Scikit Image Datenschutzbericht · Datenschutzprüfung
Ist Scikit Image sicher?
Sicherheit score: 90/100. Scikit Image has 0 known vulnerabilities (CVEs) in the National Vulnerability Database. This is a clean record.
Licensed under Files: * Copyright: 2009-2022 the scikit-image team License: BSD-3-Clause , allowing code inspection. Open-Source-Pakete ermöglichen eine unabhängige Sicherheitsüberprüfung des Quellcodes.
Führen Sie den Audit-Befehl Ihres Paketmanagers aus (`npm audit`, `pip audit`, `cargo audit`) um bekannte Schwachstellen in Ihrem Abhängigkeitsbaum zu prüfen.
Vollständige Analyse: Scikit Image Sicherheitsbericht
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Wie wir diese Bewertung berechnet haben
Die Vertrauensbewertung vonScikit Image von 77.2/100 (B+) wird berechnet aus PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Die Bewertung spiegelt 5 unabhängige Dimensionen: Sicherheit (90/100), privacy (80/100), reliability (90/100), transparency (85/100), Wartung (60/100). Jede Dimension wird gleich gewichtet, um die zusammengesetzte Vertrauensbewertung zu erstellen.
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 April 02, 2026. Datenversion: 1.0.
Vollständige Methodendokumentation · Maschinenlesbare Daten (JSON-API)
Häufig gestellte Fragen
Ist Scikit Image sicher in der Verwendung?
Was ist Scikit Image's trust score?
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Does Scikit Image have known vulnerabilities?
Wie aktiv wird Scikit Image gepflegt?
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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.