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: 2026-04-20.
Ja, Scikit Image ist sicher in der Verwendung. Scikit Image ist ein Python-Paket mit einem Nerq-Vertrauenswert von 77.2/100 (B+), basierend auf 3 unabhängigen Datendimensionen. Empfohlen für den produktionseinsatz. Sicherheit: 90/100. Beliebtheit: 90/100. Daten von PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Zuletzt aktualisiert: 2026-04-12. Maschinenlesbare Daten (JSON).
Ist Scikit Image sicher?
YES — Scikit Image has a Nerq Trust Score of 77.2/100 (B+). Es erfüllt die Nerq-Vertrauensschwelle 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 | Python Packages |
| 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 package
Bei der Bewertung jeder Python package, achten Sie auf: dependency vulnerabilities, malicious uploads, Wartung status.
Vertrauensbewertung
Scikit Image has a Nerq Trust Score of 77/100 (B+) and erfüllt die Nerq-Vertrauensschwelle. Diese Bewertung basiert auf automatisierter Analyse von Sicherheits-, Wartungs-, Community- und Qualitätssignalen.
Wichtigste Punkte
- Scikit Image has a Trust Score of 77/100 (B+).
- Zur Nutzung empfohlen — überschreitet die Vertrauensschwelle.
- Überprüfen Sie immer unabhängig mit der Nerq API.
Detaillierte Bewertungsanalyse
| Dimension | Bewertung |
|---|---|
| Sicherheit | 90/100 |
| Wartung | 100/100 |
| Beliebtheit | 90/100 |
| Quality | 55/100 |
| Community | 35/100 |
Basierend auf 5 Dimensionen. Daten von PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard.
Welche Daten erhebt Scikit Image?
Scikit Image ist ein Python-Paket gewartet 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 nicht direkt personenbezogene Daten von Endnutzern. Allerdings können damit erstellte Anwendungen je nach Implementierung Daten erheben. Privacy score: 80/100.
Überprüfen Sie die Abhängigkeiten des Pakets auf potenzielle Lieferkettenrisiken. Führen Sie den Audit-Befehl Ihres Paketmanagers aus regularly.
Vollständige Analyse: Scikit Image Datenschutzbericht · Datenschutzprüfung
Ist Scikit Image sicher?
Sicherheitsbewertung: 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
Scikit Image's trust score of 77.2/100 (B+) wird berechnet aus PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Die Bewertung spiegelt wider 5 unabhängige Dimensionen: Sicherheit (90/100), Wartung (100/100), Beliebtheit (90/100), quality (55/100), 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.
Diese Seite wurde zuletzt überprüft am April 20, 2026. Datenversion: 1.0.
Vollständige Methodendokumentation · Maschinenlesbare Daten (JSON-API)
Häufig gestellte Fragen
Ist Scikit Image sicher?
Was ist die Vertrauensbewertung von Scikit Image?
Was sind sicherere Alternativen zu Scikit Image?
Hat Scikit Image bekannte Schwachstellen?
Wird Scikit Image aktiv 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.