Apakah Scikit Image Aman?
Scikit Image — Nerq Trust Score 77.2/100 (Nilai B+). Berdasarkan analisis 2 dimensi kepercayaan, dianggap umumnya aman tetapi memiliki beberapa kekhawatiran. Terakhir diperbarui: 2026-04-18.
Ya, Scikit Image aman digunakan. Scikit Image adalah Python package dengan Skor Kepercayaan Nerq sebesar 77.2/100 (B+), based on 3 dimensi data independen. Recommended for production use. Keamanan: 90/100. Popularitas: 90/100. Data bersumber dari PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Terakhir diperbarui: 2026-04-18. Data yang dapat dibaca mesin (JSON).
Apakah Scikit Image Aman?
YES — Scikit Image has a Nerq Trust Score of 77.2/100 (B+). Memenuhi ambang batas kepercayaan Nerq dengan sinyal kuat di keamanan, pemeliharaan, dan adopsi komunitas. Recommended for production use — tinjau laporan lengkap di bawah untuk pertimbangan spesifik.
Berapa skor kepercayaan Scikit Image?
Scikit Image memiliki Skor Kepercayaan Nerq 77.2/100 dengan nilai B+. Skor ini didasarkan pada 2 dimensi yang diukur secara independen.
Apa temuan keamanan utama untuk Scikit Image?
Sinyal terkuat Scikit Image adalah keamanan pada 90/100. Tidak ada kerentanan yang diketahui terdeteksi. Memenuhi ambang verifikasi Nerq 70+.
Apa itu Scikit Image dan siapa yang mengelolanya?
| Pembuat | Unknown |
| Kategori | Python Packages |
| Sumber | N/A |
Scikit Image di Platform Lain
Developer/perusahaan yang sama di registry lain:
Pypi serupa berdasarkan Skor Kepercayaan
Panduan Keamanan: Scikit Image
Apa itu Scikit Image?
Scikit Image adalah paket Python — Image processing in Python.
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=scikit-image
Masalah Keamanan Utama untuk Python package
Saat mengevaluasi Python package, perhatikan: dependency vulnerabilities, malicious uploads, pemeliharaan status.
Penilaian Kepercayaan
Scikit Image has a Nerq Trust Score of 77/100 (B+) and meets Nerq trust threshold. Skor ini berdasarkan analisis otomatis sinyal keamanan, pemeliharaan, komunitas, dan kualitas.
Kesimpulan Utama
- Scikit Image has a Trust Score of 77/100 (B+).
- Direkomendasikan — memenuhi ambang batas kepercayaan.
- Selalu verifikasi secara mandiri menggunakan Nerq API.
Analisis Skor Terperinci
| Dimension | Score |
|---|---|
| Keamanan | 90/100 |
| Pemeliharaan | 100/100 |
| Popularitas | 90/100 |
| Quality | 55/100 |
| Community | 35/100 |
Berdasarkan 5 dimensi. Data from PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard.
Data apa yang dikumpulkan Scikit Image?
Scikit Image adalah paket Python dipelihara oleh Unknown. It receives approximately 5,686,320 weekly downloads. Licensed under Files: * Copyright: 2009-2022 the scikit-image team License: BSD-3-Clause .
Sebagai paket pengembangan, Scikit Image tidak secara langsung mengumpulkan data pribadi pengguna akhir. Namun, aplikasi yang dibangun dengannya mungkin mengumpulkan data tergantung implementasi. Privacy score: 80/100.
Tinjau dependensi paket untuk potensi risiko rantai pasokan. Jalankan perintah audit dari package manager Anda regularly.
Analisis lengkap: Laporan Privasi Scikit Image · Tinjauan Privasi
Apakah Scikit Image aman?
Keamanan 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. Paket open-source memungkinkan tinjauan keamanan independen terhadap kode sumber.
Jalankan perintah audit dari package manager Anda (`npm audit`, `pip audit`, `cargo audit`) untuk memeriksa kerentanan yang diketahui di pohon dependensi Anda.
Analisis lengkap: Laporan Keamanan Scikit Image
Scikit Image di Platform Lain
Developer/perusahaan yang sama di registry lain:
Cara kami menghitung skor ini
Scikit Image's trust score of 77.2/100 (B+) dihitung dari PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Skor ini mencerminkan 5 dimensi independen: keamanan (90/100), pemeliharaan (100/100), popularitas (90/100), quality (55/100), community (35/100). Setiap dimensi diberi bobot yang sama untuk menghasilkan skor kepercayaan komposit.
Nerq menganalisis lebih dari 7,5 juta entitas di 26 registry menggunakan metodologi yang sama, memungkinkan perbandingan langsung antar entitas. Skor diperbarui secara berkelanjutan saat data baru tersedia.
Halaman ini terakhir ditinjau pada April 18, 2026. Versi data: 1.0.
Dokumentasi metodologi lengkap · Data yang dapat dibaca mesin (API JSON)
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apakah Scikit Image Aman?
Berapa skor kepercayaan Scikit Image?
Apa alternatif yang lebih aman dari Scikit Image?
Apakah Scikit Image memiliki kerentanan yang diketahui?
Apakah Scikit Image 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.