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ki_edu-alt_texts

ife/ki_edu-alt_texts
pypi

Dieses Dossier bewahrt 5 exakte Komponentenvorkommen aus 1 veröffentlichten Evidenzdateien an einem unveränderlichen Repository-Commit.

opencode:128046083d3dc84e4Projekt-ID + Commit-SHA + exakter Evidenzpfad

Veröffentlichte Abhängigkeitsevidenz belegt weder Betrieb noch produktive Nutzung, Beschaffung oder Erreichbarkeit zur Laufzeit.

Projekt-ID + Commit-SHA + exakter Evidenzpfad
5exakte Komponentenvorkommen
5Paketidentitäten
1Evidenzdatei
23zurückgegebene OSV-Meldungen
Exakte veröffentlichte Evidenz

Dateien, die Abhängigkeiten dieses Repositories auflösen

Jede Datei bleibt mit dem beobachteten Commit verknüpft. Ein Parserfehler bleibt sichtbar und wird nie zu einer Null.

Beobachtete Beziehungen

Paketidentitäten an diesem Commit

pypiPyTorchpypi:torch
1 Vorkommen2.12.1
BSD-3-Clause23 zurückgegebene OSV-Meldungen
pypiOpenAI SDKpypi:openai
1 Vorkommen2.44.0
Apache-2.0
pypiOpenCVpypi:opencv-python
1 Vorkommen5.0.0.93
Apache-2.0
pypitiktokenpypi:tiktoken
1 Vorkommen0.13.0
non-standard
pypiUltralyticspypi:ultralytics
1 Vorkommen8.4.84
AGPL-3.0
OSV

Zugehörige OSV-Meldungen

GHSA-3749-ghw9-m3mg

PyTorch susceptible to local Denial of Service

3 Repositories10. Juni 2026
GHSA-53q9-r3pm-6pq6

PyTorch: `torch.load` with `weights_only=True` leads to remote code execution

1 Repository07. Aug. 2026
GHSA-887c-mr87-cxwp

PyTorch Improper Resource Shutdown or Release vulnerability

7 Repositories07. Aug. 2026
GHSA-c678-jfcj-6jmf

PyTorch Tuple Handler is Vulnerable to Memory Corruption through Manipulation of None Argument

2 Repositories09. Juni 2026
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PyTorch is Vulnerable to Memory Consumption through pad_packed_sequence Function

2 Repositories10. Juni 2026
GHSA-qfhq-4f3w-5fph

PyTorch is vulnerable to memory corruption through its torch.lstm_cell function

9 Repositories10. Juni 2026
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PyTorch is vulnerable to memory corruption through its torch.jit.script function

11 Repositories17. Juli 2026
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PyTorch is vulnerable to memory corruption through its unpack_sequence function

8 Repositories10. Juni 2026
GHSA-x3gm-94wq-g975

PyTorch: Manipulation of the argument scale/zero_point leads to improper initialization via Quantized Sigmoid Module

2 Repositories10. Juni 2026
PYSEC-2025-198

Nicht gemeldet

2 Repositories20. Mai 2026
PYSEC-2025-199

Nicht gemeldet

1 Repository20. Mai 2026
PYSEC-2025-200

Nicht gemeldet

1 Repository20. Mai 2026
PYSEC-2025-201

Nicht gemeldet

1 Repository20. Mai 2026
PYSEC-2025-202

Nicht gemeldet

1 Repository20. Mai 2026
PYSEC-2025-203

Nicht gemeldet

8 Repositories20. Mai 2026
PYSEC-2025-204

Nicht gemeldet

8 Repositories20. Mai 2026
PYSEC-2025-205

Nicht gemeldet

3 Repositories20. Mai 2026
PYSEC-2025-206

Nicht gemeldet

8 Repositories20. Mai 2026
PYSEC-2025-207

Nicht gemeldet

3 Repositories20. Mai 2026
PYSEC-2025-208

Nicht gemeldet

3 Repositories20. Mai 2026
PYSEC-2025-209

Nicht gemeldet

3 Repositories20. Mai 2026
PYSEC-2026-139

Nicht gemeldet

10 Repositories21. Mai 2026
PYSEC-2026-2286

Nicht gemeldet

9 Repositories13. Juli 2026
Interpretationsgrenze

Exakte Identitäten hinein, klare Grenzen hinaus

Der Collector liest begrenzte Lockfiles, SBOMs und exakte Doppelgleich-Pins an einem unveränderlichen Commit. Versionsbereiche werden nie durch Annahmen aufgelöst.

Abruf, Parsing, Zuordnung und Veröffentlichung verwenden kein generatives KI-Modell.

i6eal (2026): ki_edu-alt_texts – exaktes KI-Abhängigkeitsevidenz-Dossier, Datenstand 01. Sept. 2026. https://i6eal.de/tools/ki-abhaengigkeitsatlas/repository/opencode-12804/

So liest du dieses Dossier

Belegt dieses Repository-Dossier einen Betrieb?
Nein. Es dokumentiert veröffentlichte Abhängigkeiten an einem beobachteten Commit – keine eingesetzte Umgebung.
Warum sind exakte Versionen erforderlich?
OSV- und Registermetadaten lassen sich nur mit einem beobachteten paket@version-Tupel reproduzierbar verknüpfen. Der Collector ersetzt einen Versionsbereich nie durch das neueste Release.
Bedeutet eine fehlende Zeile, dass die Abhängigkeit nicht existiert?
Nein. Sie bedeutet nur „in den begrenzten Dateien und am Repository-Prüfpunkt nicht beobachtet“. Unvollständige Bäume und Parserfehler bleiben ausdrücklich sichtbar.

Du brauchst einen dauerhaften Abhängigkeitsevidenzpfad für eine andere öffentliche Code-Kohorte?

Wir bauen quellenbasierte Datenprodukte mit stabilen Identitäten, reproduzierbaren Verknüpfungen und sichtbaren Aussagegrenzen.

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