Is Adaptive Memory Graph veilig?
Adaptive Memory Graph — Nerq Trust Score 51.2/100 (C--beoordeling). Op basis van analyse van 2 vertrouwensdimensies wordt het beschouwd als heeft opmerkelijke beveiligingszorgen. Laatst bijgewerkt: 2026-04-21.
Gebruik Adaptive Memory Graph met voorzichtigheid. Adaptive Memory Graph is een Python package met een Nerq Vertrouwensscore van 51.2/100 (C-), based on 3 onafhankelijke gegevensdimensies. Onder de geverifieerde drempel van Nerq Beveiliging: 90/100. Populariteit: 15/100. Gegevens afkomstig van PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Laatst bijgewerkt: 2026-03-20. Machineleesbare gegevens (JSON).
Is Adaptive Memory Graph veilig?
CAUTION — Adaptive Memory Graph has a Nerq Trust Score of 51.2/100 (C-). Heeft matige vertrouwenssignalen maar toont enkele aandachtspunten that warrant attention. Suitable for development use — review beveiliging and onderhoud signals before production deployment.
Wat is de vertrouwensscore van Adaptive Memory Graph?
Adaptive Memory Graph heeft een Nerq Trust Score van 51.2/100 met het cijfer C-. Deze score is gebaseerd op 2 onafhankelijk gemeten dimensies, waaronder beveiliging, onderhoud en community-adoptie.
Wat zijn de belangrijkste beveiligingsbevindingen voor Adaptive Memory Graph?
Het sterkste signaal van Adaptive Memory Graph is beveiliging met 90/100. Er zijn geen bekende kwetsbaarheden gedetecteerd. It has not yet reached the Nerq Verified threshold of 70+.
Wat is Adaptive Memory Graph en wie onderhoudt het?
| Ontwikkelaar | David Dunham |
| Categorie | Python Packages |
| Bron | N/A |
Vergelijkbare Pypi op Vertrouwensscore
Vergelijken
Beveiligingsgids: Adaptive Memory Graph
Wat is Adaptive Memory Graph?
Adaptive Memory Graph is een Python-pakket — Intelligent persistent memory graph MCP plugin for Claude — weighted, interconnected knowledge nodes that evolve through conversation.
Hoe de veiligheid te verifiëren
Run pip audit or safety check. Review on PyPI for download stats.
U kunt de vertrouwensscore ook via de API controleren: GET /v1/preflight?target=adaptive-memory-graph
Belangrijkste beveiligingsproblemen voor Python package
Bij het evalueren van elk Python package, let op: dependency vulnerabilities, malicious uploads, onderhoud status.
Vertrouwensbeoordeling
Adaptive Memory Graph has a Nerq Trust Score of 51/100 (C-) and has not yet reached Nerq trust threshold (70+). Deze score is gebaseerd op geautomatiseerde analyse van beveiligings-, onderhouds-, gemeenschaps- en kwaliteitssignalen.
Belangrijkste conclusies
- Adaptive Memory Graph has a Trust Score of 51/100 (C-).
- Controleer zorgvuldig voor gebruik — onder de vertrouwensdrempel.
- Controleer altijd onafhankelijk met behulp van de Nerq API.
Gedetailleerde score-analyse
| Dimension | Score |
|---|---|
| Beveiliging | 90/100 |
| Onderhoud | 53/100 |
| Populariteit | 15/100 |
| Quality | 40/100 |
| Community | 35/100 |
Gebaseerd op 5 dimensies. Data from PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard.
Welke gegevens verzamelt Adaptive Memory Graph?
Privacy assessment for Adaptive Memory Graph is not yet available. See our methodology for how Nerq measures privacy, or the public privacy review for any community-contributed notes.
Is Adaptive Memory Graph veilig?
Beveiliging score: 90/100. Adaptive Memory Graph has 0 known vulnerabilities (CVEs) in the National Vulnerability Database. This is a clean record.
Licentie-informatie niet beschikbaar. Open-sourcepakketten maken een onafhankelijke beveiligingsbeoordeling van de broncode mogelijk.
Voer de auditopdrach van uw pakketbeheerder uit (`npm audit`, `pip audit`, `cargo audit`) om te controleren op bekende kwetsbaarheden in uw afhankelijkheidsboom.
Volledige analyse: Adaptive Memory Graph Beveiligingsrapport
Hoe we deze score hebben berekend
Adaptive Memory Graph's trust score of 51.2/100 (C-) wordt berekend uit PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. De score weerspiegelt 5 onafhankelijke dimensies: beveiliging (90/100), onderhoud (53/100), populariteit (15/100), quality (40/100), community (35/100). Elke dimensie heeft een gelijk gewicht om de samengestelde vertrouwensscore te produceren.
Nerq analyseert meer dan 7,5 miljoen entiteiten in 26 registers met dezelfde methodologie, waardoor directe vergelijking tussen entiteiten mogelijk is. Scores worden continu bijgewerkt naarmate er nieuwe gegevens beschikbaar komen.
Deze pagina is voor het laatst beoordeeld op April 21, 2026. Gegevensversie: 0.0.
Volledige methodologiedocumentatie · Machineleesbare gegevens (JSON API)
Veelgestelde vragen
Is Adaptive Memory Graph veilig?
Wat is de vertrouwensscore van Adaptive Memory Graph?
Wat zijn veiligere alternatieven voor Adaptive Memory Graph?
Heeft Adaptive Memory Graph bekende kwetsbaarheden?
Wordt Adaptive Memory Graph actief onderhouden?
Populair in Python Packages
Categorieën bekijken
Zie ook
Disclaimer: Nerq-vertrouwensscores zijn geautomatiseerde beoordelingen op basis van openbaar beschikbare signalen. Ze vormen geen aanbeveling of garantie. Voer altijd uw eigen verificatie uit.