Scikit Image est-il sûr ?
Scikit Image — Nerq Trust Score 77.2/100 (Note B+). Sur la base de l'analyse de 2 dimensions de confiance, il est généralement sûr mais avec quelques préoccupations. Dernière mise à jour : 2026-04-10.
Oui, Scikit Image est sûr à utiliser. Scikit Image est un package Python avec un Nerq Trust Score de 77.2/100 (B+), basé sur 3 dimensions de données indépendantes. Recommandé pour une utilisation en production. Sécurité: 90/100. Popularité: 90/100. Données de PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Dernière mise à jour: 2026-04-10. Données lisibles par machine (JSON).
Scikit Image est-il sûr ?
YES — Scikit Image has a Nerq Trust Score of 77.2/100 (B+). Il dépasse le seuil de confiance Nerq avec des signaux forts en sécurité, maintenance et adoption communautaire. Recommandé pour une utilisation en production — consultez le rapport complet ci-dessous pour des considérations spécifiques.
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. Atteint le seuil vérifié Nerq de 70+.
Qu'est-ce que Scikit Image et qui le maintient ?
| Auteur | Unknown |
| Catégorie | Python Packages |
| Source | N/A |
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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.
Évaluation de Confiance
Scikit Image has a Nerq Trust Score of 77/100 (B+) and meets Nerq trust threshold. Ce score est basé sur une analyse automatisée des signaux de sécurité, de maintenance, de communauté et de qualité.
Points Essentiels
- Scikit Image has a Trust Score of 77/100 (B+).
- Recommandé pour utilisation — dépasse le seuil de confiance.
- Toujours vérifier indépendamment en utilisant la Nerq API.
Analyse détaillée du score
| Dimension | Score |
|---|---|
| Sécurité | 90/100 |
| Confidentialité | 80/100 |
| Fiabilité | 90/100 |
| Transparence | 85/100 |
| Maintenance | 60/100 |
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), privacy (80/100), reliability (90/100), transparency (85/100), maintenance (60/100). 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.
Cette page a été révisée pour la dernière fois le April 10, 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.