Is Causalml veilig?
Causalml — Nerq Trust Score 64.5/100 (C+-beoordeling). Op basis van analyse van 2 vertrouwensdimensies wordt het beschouwd als over het algemeen veilig maar met enkele zorgen. Laatst bijgewerkt: 2026-04-28.
Gebruik Causalml met voorzichtigheid. Causalml is een Python package met een Nerq Vertrouwensscore van 64.5/100 (C+), based on 3 onafhankelijke gegevensdimensies. Onder de geverifieerde drempel van Nerq Beveiliging: 90/100. Populariteit: 60/100. Gegevens afkomstig van PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Laatst bijgewerkt: 2026-03-20. Machineleesbare gegevens (JSON).
Is Causalml veilig?
CAUTION — Causalml has a Nerq Trust Score of 64.5/100 (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 Causalml?
Causalml heeft een Nerq Trust Score van 64.5/100 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 Causalml?
Het sterkste signaal van Causalml is beveiliging met 90/100. Er zijn geen bekende kwetsbaarheden gedetecteerd. It has not yet reached the Nerq Verified threshold of 70+.
Wat is Causalml en wie onderhoudt het?
| Ontwikkelaar | Huigang Chen, Totte Harinen, Jeong-Yoon Lee, Jing Pan, Mike Yung, Zhenyu Zhao |
| Categorie | Python Packages |
| Bron | N/A |
Vergelijkbare Pypi op Vertrouwensscore
Beveiligingsgids: Causalml
Wat is Causalml?
Causalml is een Python-pakket — Python Package for Uplift Modeling and Causal Inference with Machine Learning Algorithms.
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=causalml
Belangrijkste beveiligingsproblemen voor Python package
Bij het evalueren van elk Python package, let op: dependency vulnerabilities, malicious uploads, onderhoud status.
Vertrouwensbeoordeling
Causalml has a Nerq Trust Score of 64/100 (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
- Causalml has a Trust Score of 64/100 (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 | 79/100 |
| Populariteit | 60/100 |
| 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 Causalml?
Privacy assessment for Causalml is not yet available. See our methodology for how Nerq measures privacy, or the public privacy review for any community-contributed notes.
Is Causalml veilig?
Beveiliging score: 90/100. Causalml 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: Causalml Beveiligingsrapport
Hoe we deze score hebben berekend
Causalml's trust score of 64.5/100 (C+) wordt berekend uit PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. De score weerspiegelt 5 onafhankelijke dimensies: beveiliging (90/100), onderhoud (79/100), populariteit (60/100), 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 28, 2026. Gegevensversie: 0.0.
Volledige methodologiedocumentatie · Machineleesbare gegevens (JSON API)
Veelgestelde vragen
Is Causalml veilig?
Wat is de vertrouwensscore van Causalml?
Wat zijn veiligere alternatieven voor Causalml?
Heeft Causalml bekende kwetsbaarheden?
Wordt Causalml 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.