Анализ страницы https://aisecure.github.io/BLOG/index.html

Домен

aisecure.github.io

Состояние доменного имени ?

Используйте для продвижения только домен второго уровня.

Длина домена велика. Но если вы продвигаете запрос, входящий в название домена, то это хорошо.

Исправить

Ответ сервера

200 Успешный ответ

HTTP-код ответа и цепочка редиректов ?

Сервер настроен корректно.

Безопасность

Сайт безопасен

Использование HTTPS и SSL-сертификат ?

На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.

Ssl-сертификат действителен до 09.01.2027 2:59:59.

Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.

Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.

Кодировка

utf-8

Кодировка символов страницы ?

Указана кодировка на странице utf-8.

Язык

en

Атрибут lang в HTML-теге ?

Язык документа указан явно: en.

Скорость загрузки

~0,27сек

Время отклика сервера (TTFB) ?

Скорость загрузки сайта 0,27сек оптимальна.

Объем документа

20Кб

Размер HTML-кода страницы ?

Объем html-документа 20Кб оптимален.

Структура html-документа корректна.

Ресурсы

Ресурсы: 12

Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения) ?

Кол-во файлов ресурсов 12 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!

Показать полный список ресурсов

Тип	Название	Значение
stylesheet		https://maxcdn.bootstrapcdn.com/font-awesome/4.6.0/css/font-awesome.min.css
stylesheet		css/bootstrap.min.css
stylesheet		css/bootstrap-social.css
stylesheet		css/main.css
stylesheet		https://fonts.googleapis.com/css?family=Lora:400,700,400italic,700italic
stylesheet		https://fonts.googleapis.com/css?family=Raleway::400,700,300
stylesheet		https://fonts.googleapis.com/css?family=Open+Sans:300italic,400italic,600italic,700italic,800italic,400,300,600,700,800
js		https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-159079655-1
js	text/javascript	https://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default
js		../files/jquery-1.11.2.min.js
js		../files/bootstrap.min.js
js		../files/main.js

Исправить

Серверные заголовки

Кол-во: 18

HTTP-заголовки ответа сервера ?

Найдены серверные заголовки 18шт. Подробнее про серверные заголовки.

Показать полный список серверных заголовков

Ключ	Значение
Server	GitHub.com
Access-Control-Allow-Origin	*
Strict-Transport-Security	max-age=31556952
ETag	"6a12c29b-5021"
Cache-Control	max-age=600
x-proxy-cache	MISS
x-github-request-id	87D2:126FE6:1FB732:222309:6A898F47
x-github-edge-region	swedencentral
Accept-Ranges	bytes
Age	0
Date	Sat, 22 Aug 2026 12:00:07 GMT
Via	1.1 varnish
X-Served-By	cache-bma-essb1270041-BMA
X-Cache	MISS
x-cache-hits	0
x-timer	S1787400007.247491,VS0,VE127
Vary	Accept-Encoding
x-fastly-request-id	64823e929e77536a6cf4828a97325e128391db7b

CMS

MediaWiki

Система управления сайтом (движок) ?

Сайт работает на CMS MediaWiki.

Веб-сервер

GitHub.com

Программное обеспечение сервера ?

В заголовке Server указано: GitHub.com.

Title

Group Blog

Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче ?

Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение мало: 10, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)

Дублей словоформ в title не найдено.

Исправить

Description

Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет) ?

Установите мета-тег description!

Исправить

Keywords

Список ключевых слов страницы (устаревший тег) ?

Установите мета-тег keywords!

Исправить

Канонический Url

index.html

Указывает поисковику основную версию страницы ?

Домен в каноническом Url не совпадает!

Исправить

Robots

Ошибок нет

Директивы для поисковых роботов на уровне страницы ?

Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.

Адаптивность

width=device-width, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0

Настройка масштабирования на мобильных устройствах ?

Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.

Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».

Meta-тег viewport со значением maximum-scale определяет максимальный масштаб области просмотра.

Разметка OpenGraph

Кол-во: 4

Мета-теги для красивых превью в соцсетях ?

Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.

Показать полный список og мета-тегов

Тип	Значение
og:title	Group Blog
og:description	{% for post in paginator.posts %} {{ post.title }} {% if post.subtitle %} {{ post.subtitle }} {% endif %} Posted on {{ post.date \| date: "%B %-d, %Y" }} {% if post.image %} {% endif %} {% if post.tags.size > 0 %} Tags: {% if site.link-tags %} {% for tag...
og:type	website
og:url	index.html

Все мета-теги

Кол-во: 11

Полный список мета-тегов страницы ?

Найдены мета-теги 11шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.

Показать полный список мета-тегов

Тип	Название	Значение
name	viewport	width=device-width, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0
name	author	Zico Kolter
name	twitter:card	summary
name	twitter:site	@zicokolter
name	twitter:creator	@zicokolter
name	twitter:title	Group Blog
name	twitter:description	{% for post in paginator.posts %} {{ post.title }} {% if post.subtitle %} {{ post.subtitle }} {% endif %} Posted on {{ post.date \| date: "%B %-d, %Y" }} {% if post.image %} {% endif %} {% if post.tags.size > 0 %} Tags: {% if site.link-tags %} {% for tag...
property	og:title	Group Blog
property	og:description	{% for post in paginator.posts %} {{ post.title }} {% if post.subtitle %} {{ post.subtitle }} {% endif %} Posted on {{ post.date \| date: "%B %-d, %Y" }} {% if post.image %} {% endif %} {% if post.tags.size > 0 %} Tags: {% if site.link-tags %} {% for tag...
property	og:type	website
property	og:url	index.html

Структура

Ошибок нет

Семантические HTML-элементы страницы ?

Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют по одному на документ).

Контент

Есть ошибки

Объём и качество текстового содержимого ?

Слова из title 2 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!

Абзацев с текстом 17 достаточно.

Среднее число слов в абзаце 88 достаточно.

Кол-во знаков контента 9165 на странице оптимально.

Кол-во слов 1269 на странице оптимально.

Исправить

Заголовки

Ошибок нет

Иерархия заголовков H1–H6 ?

На странице присутствуют заголовки <h1> 1. Это прекрасно.

На странице присутствуют заголовки <h2> 7. Это хорошо.

Тошнота

6,71

Насколько одно слово доминирует в тексте ?

Тошнота превышает норму 3. Измените текст страницы!

Исправить

Академич. тошнота

37,43%

Насколько текст перенасыщен ключевыми словами ?

Академическая тошнота превышает норму 5-15%. Измените текст страницы!

Исправить

Семантическое ядро

20

Наиболее часто встречающиеся слова на странице ?

Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.

Показать список слов

Слово	Кол-во	Частота
adversarial	45	3,55%
examples	18	1,42%
transferability	13	1,02%
autonomous	13	1,02%
robustness	11	0,87%
objects	10	0,79%
against	9	0,71%
driving	9	0,71%
knowledge	8	0,63%
attack	7	0,55%
posted	7	0,55%
systems	7	0,55%
attacks	7	0,55%
semantic	7	0,55%
learning	6	0,47%
detection	6	0,47%
lidar-based	6	0,47%
neural	6	0,47%
explore	5	0,39%
studies	5	0,39%

Индексирование

Ошибок нет

Разрешено ли индексирование страницы ?

Анкоров на странице 19 оптимально. Поисковые роботы обязательно проиндексируют сайт.

Robots.txt

Не найден

Файл управления сканированием сайта роботами ?

Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.

Исправить

Sitemap

Кол-во: 0

XML-карта сайта для поисковиков ?

Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.

Исправить

Внутренние ссылки

Кол-во: 12

Ссылки на другие страницы своего сайта ?

Внутренних ссылок на странице 12 оптимально.

Показать внутренние ссылки

Url	Анкор	Состояние
/	Secure Learning Lab
/../PUBLICATIONS/index.html	PUBLICATIONS
/../PROJECTS/index.html	Research
/../GROUP/index.html	People
/../TEACHING/CS562/CS562.html	CS562
/../TEACHING/CS598/CS562.html	CS598
/../TEACHING/CS442/CS442.html	CS442
/../TEACHING/CS307/CS307.html	CS307
/../BLOG/index.html	Blog
/../BIO/index.html	Bio
/MRF/Home.html	<h2 class="post-title">3D Adversarial Object against MSF-based Perception in Autonomous Driving</h2> <p class="post-subtitle"> In Autonomous Vehicles (AVs), Multi-Sensor Fusion (MSF) is used to combine perception results from multiple sensors such as LiDARs (Light Detection And Ranging) and cameras to achieve overall higher accuracy and robustness. In this work, we design MSF-ADV, the first attack that can fundamentally defeat MSF-based AV perception by generating 3D adversarial objects. In this website, we provide: </p> <ul class="post-entry-container"> <li class="post-entry"> <b>Overview</b> of our attack design </li> <li class="post-entry"> <b> Visualization</b> of the generated 3D adversarial objects </li> <li class="post-entry"> <b>Video demonstrations</b> of the attack effectiveness in both industry-grade autonomous vehicle simulator and the physical world </li> <li class="post-entry"> <b> More detailed information</b> about the project such as write-ups, project team, and acknowledgements </li> </ul>
/AATD/	<h2 class="post-title">Characterzing Audio Adversarial Examples using Temporal Dependency </h2> <p class="post-subtitle"> Recent studies have highlighted adversarial examples as a ubiquitous threat to different neural network models and many downstream applications. Nonetheless, as unique data properties have inspired distinct and powerful learning principles, this paper aims to explore their potentials towards mitigating adversarial inputs. In particular, our results reveal the importance of using the temporal dependency in audio data to gain discriminate power against adversarial examples. Tested on the automatic speech recognition (ASR) tasks and three recent audio adversarial attacks, we find that (i) input transformation developed from image adversarial defense provides limited robustness improvement and is subtle to advanced attacks; (ii) temporal dependency can be exploited to gain discriminative power against audio adversarial examples and is resistant to adaptive attacks considered in our experiments. Our results not only show promising means of improving the robustness of ASR systems but also offer novel insights in exploiting domain-specific data properties to mitigate negative effects of adversarial examples. </p>

Внешние ссылки

Кол-во: 6

Ссылки на сторонние сайты ?

Внешних ссылок на странице 6 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!

Показать внешние ссылки

Url	Анкор
github.com	GitHub
ai-secure.github.io	<h2 class="post-title">Uncovering the Connections Between Adversarial Transferability and Knowledge Transferability</h2> <p class="post-subtitle"> Knowledge transferability, or transfer learning, has been widely adopted to allow a pre-trained model in the source domain to be effectively adapted to downstream tasks in the target domain. It is thus important to explore and understand the factors affecting knowledge transferability. In this paper, as the first work, we analyze and demonstrate the connections between knowledge transferability and another important phenomenon adversarial transferability, i.e., adversarial examples generated against one model can be transferred to attack other models. Our theoretical studies show that adversarial transferability indicates knowledge transferability, and vice versa. Moreover, based on the theoretical insights, we propose two practical adversarial transferability metrics to characterize this process, serving as bidirectional indicators between adversarial and knowledge transferability. We conduct extensive experiments for different scenarios on diverse datasets, showing a positive correlation between adversarial transferability and knowledge transferability. Our findings will shed light on future research about effective knowledge transfer learning and adversarial transferability analyses. </p>
sites.google.com	<h2 class="post-title">Adversarial Objects Against LiDAR-Based Autonomous Driving Systems</h2> <p class="post-subtitle"> Deep neural networks (DNNs) are found to be vulnerable against adversarial examples, which are carefully crafted inputs with a small magnitude of perturbation aiming to induce arbitrarily incorrect predictions. Recent studies show that adversarial examples can pose a threat to real-world security-critical applications: a "physical adversarial Stop Sign" can be synthesized such that the autonomous driving cars will mis-recognize it as others (e.g., a speed limit sign). However, these image-space adversarial examples cannot easily alter 3D scans of widely equipped LiDAR or radar on autonomous vehicles. In this paper, we reveal the potential vulnerabilities of LiDAR-based autonomous driving detection systems, by proposing an optimization based approach LiDAR-Adv to generate adversarial objects that can evade the LiDAR-based detection system under various conditions. We first show the vulnerabilities using a blackbox evolution-based algorithm, and then explore how much a strong adversary can do, using our gradient-based approach LiDAR-Adv. We test the generated adversarial objects on the Baidu Apollo autonomous driving platform and show that such physical systems are indeed vulnerable to the proposed attacks. We also 3D-print our adversarial objects and perform physical experiments to illustrate that such vulnerability exists in the real world. </p>
github.com	<h2 class="post-title">A Leaderboard for Provable Training and Verification Approaches Towards Robust Neural Networks </h2> <p class="post-subtitle"> Recently, provable (i.e. certified) adversarial robustness training and robustness verification approaches have demonstrated their importance in the adversarial learning community. </p> <p class="post-subtitle"> In contrast to empirical robustness and empirical adversarial attacks, (common) provable robustness training/verification approaches provide rigorous lower bound for the network robustness, such that no existing or future attacks will be able to attack the model further. The verification approaches, which verifies the robustness bound given a neural network model, are strongly connected with the training methods. Thus, after training on the training set, the provable robustness bound of a model can be measured in terms of the ratio of the verifiable robust points in the test set. To better record the advances in this field, we release a repo on GitHub (click to open) which keeps track of state-of-the-art provable robustness models on common datasets such as ImageNet, CIFAR10, and MNIST. Besides, a categorized paper list is attached. </p> <p class="post-subtitle"> Welcome to visit our repo and provide any feedback or updates! </p>
sites.google.com	<h2 class="post-title">Adversarial Objects Against LiDAR-Based Autonomous Driving Systems</h2> <p class="post-subtitle"> Deep neural networks (DNNs) are found to be vulnerable against adversarial examples, which are carefully crafted inputs with a small magnitude of perturbation aiming to induce arbitrarily incorrect predictions. Recent studies show that adversarial examples can pose a threat to real-world security-critical applications: a "physical adversarial Stop Sign" can be synthesized such that the autonomous driving cars will mis-recognize it as others (e.g., a speed limit sign). However, these image-space adversarial examples cannot easily alter 3D scans of widely equipped LiDAR or radar on autonomous vehicles. In this paper, we reveal the potential vulnerabilities of LiDAR-based autonomous driving detection systems, by proposing an optimization based approach LiDAR-Adv to generate adversarial objects that can evade the LiDAR-based detection system under various conditions. We first show the vulnerabilities using a blackbox evolution-based algorithm, and then explore how much a strong adversary can do, using our gradient-based approach LiDAR-Adv. We test the generated adversarial objects on the Baidu Apollo autonomous driving platform and show that such physical systems are indeed vulnerable to the proposed attacks. We also 3D-print our adversarial objects and perform physical experiments to illustrate that such vulnerability exists in the real world. </p>
sites.google.com	<h2 class="post-title">SemanticAdv: Generating Adversarial Examples via Attribute-conditional Image Editing </h2> <p class="post-subtitle"> Deep neural networks (DNNs) have achieved great success in various applications due to their strong expressive power. However, recent studies have shown that DNNs are vulnerable to adversarial examples which are manipulated instances aiming to mislead DNNs to make incorrect predictions. Currently, most such adversarial examples try to guarantee the subtle perturbation by limiting its Lp norm. In this paper, we aim to explore the impact of semantic manipulation on DNNs by manipulating semantic attributes of images and generate unrestricted adversarial examples. Such semantic based perturbation is more practical compared with pixel level manipulation. In particular, we propose SemanticAdv which leverages disentangled semantic factors to generate adversarial perturbation via altering a single semantic attribute. We conduct extensive experiments to show that the semantic based adversarial examples can not only attack different learning tasks such as face verification and landmark detection, but also achieve high attack success rate against real-world black-box services such as Azure face verification service. Such structured adversarial examples with controlled semantic manipulation can shed light on further understanding about vulnerabilities of DNNs as well as potential defensive approaches. </p>

Исправить

Конкуренты в Яндексе

Кол-во: 0

Топ сайтов-конкурентов в Яндексе ?

Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.

Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.

Исправить

Конкуренты в Google

Кол-во: 0

Топ сайтов-конкурентов в Google ?

Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!

Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.

Исправить

Нарушения

Не выявлены

Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.

Нарушения

Не выявлены

Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.

Нарушения

Не выявлены

Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.

Нарушения

Не выявлены

Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.

Анализ страницы https://aisecure.github.io/BLOG/index.html

Основное Готовность: 75%

Домен

Ответ сервера

Безопасность

Кодировка

Язык

Скорость загрузки

Объем документа

Ресурсы

Серверные заголовки

CMS

Веб-сервер

Мета-теги Готовность: 33%

Title

Description

Keywords

Канонический Url

Robots

Адаптивность

Разметка OpenGraph

Все мета-теги

Оптимизация Готовность: 60%

Структура

Контент

Заголовки

Тошнота

Академич. тошнота

Семантическое ядро

Индексация Готовность: 0%

Индексирование

Robots.txt

Sitemap

Внутренние ссылки

Внешние ссылки

Конкуренты Готовность: 0%

Конкуренты в Яндексе

Конкуренты в Google

ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%

Нарушения

ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%

Нарушения

ФЗ-38: реклама Готовность: 100%

Нарушения

ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%

Нарушения

Вердикт