Scikit Image est-il sûr ?
Scikit Image — Nerq Trust Score 77.2/100 (Note B+). Score basé sur 2 independent trust signals. Dernière analyse : 2026-07-21
Scikit Image est un package Python avec un Nerq Trust Score de 77.2/100 (B+), basé sur 3 dimensions de données indépendantes. Dernière analyse : 2026-07-21 Sécurité: 90/100. Popularité: 90/100. Données de PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Dernière mise à jour: 2026-07-21. Données lisibles par machine (JSON).
Scikit Image est-il sûr ?
Détail du score de confiance — Scikit Image has a Nerq Trust Score of 77.2/100 (B+). Measured across 2 independent trust signals (as of 2026-07-21).
Quel est le score de confiance de Scikit Image ?
Scikit Image a un Score de Confiance Nerq de 77.2/100, obtenant la note B+. Ce score est basé sur 2 dimensions mesurées indépendamment.
Quels sont les résultats de sécurité clés pour Scikit Image ?
Le signal le plus fort de Scikit Image est sécurité à 90/100. Aucune vulnérabilité connue n'a été détectée.
Qu'est-ce que Scikit Image et qui le maintient ?
| Auteur | Unknown |
| Catégorie | Python Packages |
| Source | N/A |
Scikit Image sur d'autres plateformes
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Guide de Sécurité : Scikit Image
Qu'est-ce que Scikit Image?
Scikit Image est un paquet Python — Image processing in Python.
Comment Vérifier la Sécurité
Run pip audit or safety check. Review on PyPI for download stats.
Vous pouvez également vérifier le score de confiance via l'API : GET /v1/preflight?target=scikit-image
Principales Préoccupations de Sécurité pour Python package
Lors de l'évaluation de tout Python package, surveiller : dependency vulnerabilities, malicious uploads, maintenance status.
Measured Signals
Scikit Image has a Nerq Trust Score of 77/100 (B+). This score is a composite of automated measurements of sécurité, maintenance, community, and quality signals.
Points Essentiels
- Scikit Image has a Trust Score of 77/100 (B+).
- 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.
Analyse détaillée du score
| Dimension | Score |
|---|---|
| Sécurité | 90/100 |
| Maintenance | 100/100 |
| Popularité | 90/100 |
| Quality | 55/100 |
| Community | 35/100 |
Basé sur 5 dimensions. Data from PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard.
Quelles données Scikit Image collecte-t-il ?
Scikit Image est un paquet Python maintenu par Unknown. It receives approximately 5,686,320 weekly downloads. Licensed under Files: * Copyright: 2009-2022 the scikit-image team License: BSD-3-Clause .
En tant que paquet de développement, Scikit Image ne collecte pas directement de données personnelles des utilisateurs finaux. Cependant, les applications construites avec peuvent collecter des données selon l'implémentation. Privacy score: 80/100.
Examinez les dépendances du paquet pour les risques potentiels de chaîne d'approvisionnement. Exécutez la commande d'audit de votre gestionnaire de paquets regularly.
Analyse complète : Rapport de confidentialité de Scikit Image · Examen de Confidentialité
Scikit Image est-il sécurisé ?
Sécurité 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. Les paquets open-source permettent un examen de sécurité indépendant du code source.
Exécutez la commande d'audit de votre gestionnaire de paquets (`npm audit`, `pip audit`, `cargo audit`) pour vérifier les vulnérabilités connues dans votre arbre de dépendances.
Analyse complète : Rapport de sécurité de Scikit Image
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Comment nous avons calculé ce score
Scikit Image's trust score of 77.2/100 (B+) est calculé à partir de PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Le score reflète 5 dimensions indépendantes: sécurité (90/100), maintenance (100/100), popularité (90/100), quality (55/100), community (35/100). Chaque dimension est pondérée de manière égale pour produire le score de confiance composite.
Nerq analyse plus de 7,5 millions d'entités dans 26 registres en utilisant la même méthodologie, permettant une comparaison directe entre entités. Les scores sont mis à jour en continu dès que de nouvelles données sont disponibles.
Signals last measured on July 21, 2026. Version des données: 1.0.
Documentation complète de la méthodologie · Données lisibles par machine (API JSON)
Questions fréquentes
Scikit Image est-il sûr ?
Quel est le score de confiance de Scikit Image ?
Quelles sont les alternatives plus sûres à Scikit Image ?
Est-ce que Scikit Image a des vulnérabilités connues ?
Est-ce que Scikit Image est activement maintenu ?
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Disclaimer: Les scores de confiance Nerq sont des évaluations automatisées basées sur des signaux publiquement disponibles. Ce ne sont pas des recommandations ou des garanties. Effectuez toujours votre propre vérification.