Är Scikit Image säker?
Scikit Image — Nerq Trust Score 77.2/100 (Betyg B+). Baserat på analys av 2 tillitsdimensioner bedöms det som generellt säkert men med vissa farhågor. Senast uppdaterad: 2026-04-18.
Ja, Scikit Image är säker att använda. Scikit Image är en Python-paket med ett Nerq-förtroendepoäng på 77.2/100 (B+), baserat på 3 oberoende datadimensioner. Rekommenderas för produktionsanvändning. Säkerhet: 90/100. Popularitet: 90/100. Data hämtad från PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Senast uppdaterad: 2026-04-18. Maskinläsbar data (JSON).
Är Scikit Image säker?
YES — Scikit Image has a Nerq Trust Score of 77.2/100 (B+). Uppfyller Nerqs förtroendetröskel med starka signaler inom säkerhet, underhåll och communityanvändning. Rekommenderas för produktionsanvändning — se hela rapporten nedan för specifika överväganden.
Vad är Scikit Images förtroendepoäng?
Scikit Image har ett Nerq-förtroendepoäng på 77.2/100 med betyget B+. Denna poäng baseras på 2 oberoende mätta dimensioner inklusive säkerhet, underhåll och communityanvändning.
Vilka är de viktigaste säkerhetsresultaten för Scikit Image?
Scikit Images starkaste signal är säkerhet på 90/100. Inga kända sårbarheter har upptäckts. Uppfyller Nerqs verifieringströskel på 70+.
Vad är Scikit Image och vem underhåller det?
| Utvecklare | Unknown |
| Kategori | Python Packages |
| Källa | N/A |
Scikit Image på andra plattformar
Samma utvecklare/företag i andra register:
Liknande Pypi efter förtroendepoäng
Säkerhetsguide: Scikit Image
Vad är Scikit Image?
Scikit Image är ett Python-paket — Image processing in Python.
Så verifierar du säkerheten
Run pip audit or safety check. Review on PyPI for download stats.
Du kan också kontrollera förtroendepoängen via API: GET /v1/preflight?target=scikit-image
Viktiga säkerhetsproblem för Python-paket
När du utvärderar ett Python-paket, håll utkik efter: dependency vulnerabilities, malicious uploads, underhåll status.
Förtroendebedömning
Scikit Image has a Nerq Trust Score of 77/100 (B+) and uppfyller Nerqs förtroendegräns. Denna poäng baseras på automatiserad analys av signaler för säkerhet, underhåll, community och kvalitet.
Viktigaste slutsatser
- Scikit Image has a Trust Score of 77/100 (B+).
- Rekommenderas för användning — uppfyller förtroendegränsen.
- Verifiera alltid oberoende med Nerq API.
Detaljerad poänganalys
| Dimension | Poäng |
|---|---|
| Säkerhet | 90/100 |
| Integritet | 80/100 |
| Tillförlitlighet | 90/100 |
| Transparens | 85/100 |
| Underhåll | 60/100 |
Baserad på 5 dimensioner. Data från PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard.
Vilka data samlar Scikit Image in?
Scikit Image är ett Python-paket underhålls av Unknown. It receives approximately 5,686,320 weekly downloads. Licensed under Files: * Copyright: 2009-2022 the scikit-image team License: BSD-3-Clause .
Som ett utvecklingspaket, Scikit Image samlar inte direkt in slutanvändares personuppgifter. Applikationer byggda med det kan dock samla in data beroende på implementationen. Privacy score: 80/100.
Granska paketets beroenden för potentiella risker i leveranskedjan. Kör pakethanterarens granskningskommando regularly.
Fullständig analys: Scikit Image integritetsrapport · Integritetsrecension
Är Scikit Image säker?
Säkerhetspoäng: 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. Öppen källkod möjliggör oberoende säkerhetsgranskning av källkoden.
Kör pakethanterarens granskningskommando (`npm audit`, `pip audit`, `cargo audit`) för att söka efter kända sårbarheter i ditt beroendeträd.
Fullständig analys: Scikit Image säkerhetsrapport
Scikit Image på andra plattformar
Samma utvecklare/företag i andra register:
Så beräknade vi denna poäng
Scikit Image's trust score of 77.2/100 (B+) beräknas utifrån PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Poängen speglar 5 oberoende dimensioner: säkerhet (90/100), privacy (80/100), reliability (90/100), transparency (85/100), underhåll (60/100). Varje dimension ges lika vikt för att producera den sammansatta förtroendepoängen.
Nerq analyserar över 7,5 miljoner entiteter i 26 register med samma metodik, vilket möjliggör direkt jämförelse mellan entiteter. Poäng uppdateras löpande när ny data finns tillgänglig.
Den här sidan granskades senast April 18, 2026. Dataversion: 1.0.
Fullständig metodikdokumentation · Maskinläsbar data (JSON API)
Vanliga frågor
Är Scikit Image säker?
Vad är Scikit Images förtroendepoäng?
Vilka är säkrare alternativ till Scikit Image?
Har Scikit Image kända sårbarheter?
Underhålls Scikit Image aktivt?
Populära inom Python Packages
Bläddra bland kategorier
Se även
Disclaimer: Nerqs förtroendepoäng är automatiserade bedömningar baserade på offentligt tillgängliga signaler. De utgör inte rekommendationer eller garantier. Gör alltid din egen verifiering.