Czy Scikit Image jest bezpieczny?
Scikit Image — Nerq Trust Score 77.2/100 (Ocena B+). Wynik oparty na 2 independent trust signals. Ostatnia analiza: 2026-07-21
Scikit Image to Python package z wynikiem zaufania Nerq 77.2/100 (B+), based on 3 niezależnych wymiarów danych. Ostatnia analiza: 2026-07-21 Bezpieczeństwo: 90/100. Popularność: 90/100. Dane pochodzą z PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Ostatnia aktualizacja: 2026-07-21. Dane odczytywalne maszynowo (JSON).
Czy Scikit Image jest bezpieczny?
Szczegóły wyniku zaufania — Scikit Image has a Nerq Trust Score of 77.2/100 (B+). Measured across 2 independent trust signals (as of 2026-07-21).
Jaki jest wynik zaufania Scikit Image?
Scikit Image ma Nerq Trust Score 77.2/100 z oceną B+. Ten wynik opiera się na 2 niezależnie mierzonych wymiarach, w tym bezpieczeństwie, konserwacji i adopcji społeczności.
Jakie są kluczowe ustalenia bezpieczeństwa dla Scikit Image?
Najsilniejszy sygnał Scikit Image to bezpieczeństwo na poziomie 90/100. Nie wykryto znanych luk w zabezpieczeniach.
Czym jest Scikit Image i kto go utrzymuje?
| Autor | Unknown |
| Kategoria | Python Packages |
| Źródło | N/A |
Scikit Image na innych platformach
Ten sam deweloper/firma w innych rejestrach:
Podobne Pypi wg wyniku zaufania
Przewodnik bezpieczeństwa: Scikit Image
Czym jest Scikit Image?
Scikit Image to pakiet Python — Image processing in Python.
Jak zweryfikować bezpieczeństwo
Run pip audit or safety check. Review on PyPI for download stats.
Możesz również sprawdzić wynik zaufania przez API: GET /v1/preflight?target=scikit-image
Główne problemy bezpieczeństwa dla Python package
Oceniając każdy Python package, zwróć uwagę na: dependency vulnerabilities, malicious uploads, konserwacja status.
Measured Signals
Scikit Image has a Nerq Trust Score of 77/100 (B+). This score is a composite of automated measurements of bezpieczeństwo, konserwacja, community, and quality signals.
Kluczowe wnioski
- Scikit Image has a Trust Score of 77/100 (B+).
- 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.
Szczegółowa analiza wyniku
| Dimension | Score |
|---|---|
| Bezpieczeństwo | 90/100 |
| Konserwacja | 100/100 |
| Popularność | 90/100 |
| Quality | 55/100 |
| Community | 35/100 |
Na podstawie 5 wymiarów. Data from PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard.
Jakie dane zbiera Scikit Image?
Scikit Image to pakiet Python utrzymywany przez Unknown. It receives approximately 5,686,320 weekly downloads. Licensed under Files: * Copyright: 2009-2022 the scikit-image team License: BSD-3-Clause .
Jako pakiet deweloperski, Scikit Image nie zbiera bezpośrednio danych osobowych użytkowników końcowych. Jednak aplikacje zbudowane przy jego użyciu mogą zbierać dane w zależności od implementacji. Privacy score: 80/100.
Sprawdź zależności pakietu pod kątem potencjalnych zagrożeń w łańcuchu dostaw. Uruchom polecenie audytu menedżera pakietów regularly.
Pełna analiza: Raport prywatności Scikit Image · Przegląd prywatności
Czy Scikit Image jest bezpieczny?
Bezpieczeństwo 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. Pakiety open-source umożliwiają niezależny przegląd bezpieczeństwa kodu źródłowego.
Uruchom polecenie audytu menedżera pakietów (`npm audit`, `pip audit`, `cargo audit`) aby sprawdzić znane podatności w drzewie zależności.
Pełna analiza: Raport bezpieczeństwa Scikit Image
Scikit Image na innych platformach
Ten sam deweloper/firma w innych rejestrach:
Jak obliczyliśmy ten wynik
Scikit Image's trust score of 77.2/100 (B+) jest obliczany z PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Wynik odzwierciedla 5 niezależnych wymiarów: bezpieczeństwo (90/100), konserwacja (100/100), popularność (90/100), quality (55/100), community (35/100). Każdy wymiar ma równą wagę w łącznym wyniku zaufania.
Nerq analizuje ponad 7,5 miliona podmiotów w 26 rejestrach przy użyciu tej samej metodologii, umożliwiając bezpośrednie porównanie między podmiotami. Wyniki są na bieżąco aktualizowane w miarę dostępności nowych danych.
Signals last measured on July 21, 2026. Wersja danych: 1.0.
Pełna dokumentacja metodologii · Dane odczytywalne maszynowo (JSON API)
Często zadawane pytania
Czy Scikit Image jest bezpieczny?
Jaki jest wynik zaufania Scikit Image?
Jakie są bezpieczniejsze alternatywy dla Scikit Image?
Czy Scikit Image ma znane luki?
Czy Scikit Image jest aktywnie utrzymywany?
Popularne w Python Packages
Przeglądaj kategorie
Zobacz także
Disclaimer: Wyniki zaufania Nerq to zautomatyzowane oceny oparte na publicznie dostępnych sygnałach. Nie stanowią rekomendacji ani gwarancji. Zawsze przeprowadzaj własną weryfikację.