Apakah Bloom Filter Aman?
Bloom Filter — Nerq Trust Score 54.8/100 (Nilai C-). Skor berdasarkan 2 independent trust signals. Terakhir dianalisis: 2026-03-20
Bloom Filter adalah Python package dengan Skor Kepercayaan Nerq sebesar 54.8/100 (C-), based on 3 dimensi data independen. Terakhir dianalisis: 2026-03-20 Keamanan: 90/100. Popularitas: 0/100. Data bersumber dari PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Terakhir diperbarui: 2026-03-20. Data yang dapat dibaca mesin (JSON).
Apakah Bloom Filter Aman?
Rincian Skor Kepercayaan — Bloom Filter has a Nerq Trust Score of 54.8/100 (C-). Measured across 2 independent trust signals (as of 2026-03-20).
Berapa skor kepercayaan Bloom Filter?
Bloom Filter memiliki Skor Kepercayaan Nerq 54.8/100 dengan nilai C-. Skor ini didasarkan pada 2 dimensi yang diukur secara independen.
Apa temuan keamanan utama untuk Bloom Filter?
Sinyal terkuat Bloom Filter adalah keamanan pada 90/100. Tidak ada kerentanan yang diketahui terdeteksi.
Apa itu Bloom Filter dan siapa yang mengelolanya?
| Pembuat | Harshad Sharma |
| Kategori | Python Packages |
| Sumber | N/A |
Bloom Filter di Platform Lain
Developer/perusahaan yang sama di registry lain:
Pypi serupa berdasarkan Skor Kepercayaan
Bandingkan
Panduan Keamanan: Bloom Filter
Apa itu Bloom Filter?
Bloom Filter adalah paket Python — Pure Python Bloom Filter module.
Cara Memverifikasi Keamanan
Run pip audit or safety check. Review on PyPI for download stats.
Anda juga dapat memeriksa skor kepercayaan melalui API: GET /v1/preflight?target=bloom-filter
Masalah Keamanan Utama untuk Python package
Saat mengevaluasi Python package, perhatikan: dependency vulnerabilities, malicious uploads, pemeliharaan status.
Measured Signals
Bloom Filter has a Nerq Trust Score of 55/100 (C-). This score is a composite of automated measurements of keamanan, pemeliharaan, community, and quality signals.
Kesimpulan Utama
- Bloom Filter has a Trust Score of 55/100 (C-).
- 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.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah Bloom Filter Aman?
Berapa skor kepercayaan Bloom Filter?
Apa alternatif yang lebih aman dari Bloom Filter?
Apakah Bloom Filter memiliki kerentanan yang diketahui?
Apakah Bloom Filter dipelihara secara aktif?
Populer di Python Packages
Jelajahi kategori
Lihat juga
Disclaimer: Skor kepercayaan Nerq adalah penilaian otomatis berdasarkan sinyal yang tersedia secara publik. Ini bukan rekomendasi atau jaminan. Selalu lakukan verifikasi mandiri Anda sendiri.