Анализ страницы https://aisecure.github.io/PUBLICATIONS/index.html
Основное Готовность: 75%
Домен
aisecure.github.io
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Используйте для продвижения только домен второго уровня.
Длина домена велика. Но если вы продвигаете запрос, входящий в название домена, то это хорошо.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 01.11.2026 2:38:01.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
en
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык документа указан явно: en.
Скорость загрузки
~0,32сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 0,32сек оптимальна.
Объем документа
247Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 247Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 12
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 12 много для одной страницы. Приемлемо до 10. Проведите оптимизацию файлов ресурсов!
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | ./files/font-awesome.min.css | |
| stylesheet | ./files/bootstrap.min.css | |
| stylesheet | ./files/bootstrap-social.css | |
| stylesheet | ./files/main.css | |
| stylesheet | ./files/css | |
| stylesheet | ./files/css(1) | |
| stylesheet | ./files/css(2) | |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=UA-159079655-1 | |
| js | https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/mathjax/3.2.0/es5/tex-mml-chtml.js | |
| js | ../files/jquery-1.11.2.min.js | |
| js | ../files/bootstrap.min.js | |
| js | ../files/main.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 18
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
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 | "6a12c29a-3decd" |
| Cache-Control | max-age=600 |
| x-proxy-cache | MISS |
| x-github-request-id | E1AA:0A74:AE9A4:BD94C:6A89A0BC |
| x-github-edge-region | swedencentral |
| Accept-Ranges | bytes |
| Age | 0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 13:14:36 GMT |
| Via | 1.1 varnish |
| X-Served-By | cache-bma-essb1270034-BMA |
| X-Cache | MISS |
| x-cache-hits | 0 |
| x-timer | S1787404477.576820,VS0,VE125 |
| Vary | Accept-Encoding |
| x-fastly-request-id | a476bd7a1ac07d6bd9643b8b0cf79618af066182 |
CMS
Не определена
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.
Веб-сервер
GitHub.com
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
В заголовке Server указано: GitHub.com.
Мета-теги Готовность: 33%
Title
AI Security (UIUC)
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение мало: 18, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Assistant Professor, University of Illinois, Urbana Champaign
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Необходимо увеличить число символов в description (текущее значение мало: 61, минимум: 80, оптимально: от 120 до 130)
Keywords
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Установите мета-тег keywords!
Канонический Url
https://aisecure.github.io/
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Пропишите корректный канонический Url!
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
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
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
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
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.
Показать полный список og мета-тегов
| Тип | Значение |
|---|---|
| og:title | Bo Li |
| og:description | Assistant Professor, University of Illinois, Urbana Champaign |
| og:type | website |
| og:url | https://aisecure.github.io/ |
Все мета-теги
Кол-во: 12
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 12шт. 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 | Bo Li |
| name | description | Assistant Professor, University of Illinois, Urbana Champaign |
| name | twitter:card | summary |
| name | twitter:site | @boli |
| name | twitter:creator | @boli |
| name | twitter:title | Bo Li |
| name | twitter:description | Assistant Professor, University of Illinois, Urbana Champaign |
| property | og:title | Bo Li |
| property | og:description | Assistant Professor, University of Illinois, Urbana Champaign |
| property | og:type | website |
| property | og:url | https://aisecure.github.io/ |
Оптимизация Готовность: 27%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют по одному на документ).
Контент
Есть ошибки
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 2 встречаются в тексте редко. Добавьте в контент страницы слова из тега <title>!
Абзацев с текстом 2 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!
Среднее число слов в абзаце 41 достаточно.
Кол-во знаков контента 139181 на странице оптимально.
Кол-во слов 18349 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h3> 5.
Тошнота
16,58
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 5. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
87,06%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота превышает норму 5-15%. Измените текст страницы!
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| [bibtex] | 275 | 1,50% |
| conference | 104 | 0,57% |
| learning | 98 | 0,53% |
| adversarial | 73 | 0,40% |
| robustness | 72 | 0,39% |
| against | 66 | 0,36% |
| attacks | 60 | 0,33% |
| neural | 55 | 0,30% |
| security | 54 | 0,29% |
| chaowei | 53 | 0,29% |
| models | 50 | 0,27% |
| neurips | 50 | 0,27% |
| robust | 49 | 0,27% |
| year={2022} | 47 | 0,26% |
| privacy | 43 | 0,23% |
| chulin | 41 | 0,22% |
| language | 40 | 0,22% |
| jiawei | 39 | 0,21% |
| booktitle={international | 39 | 0,21% |
| xiaojun | 39 | 0,21% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Есть ошибки
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 644 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 42
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 42 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
|
|
| /PROJECTS/robust_ml.html |
<strong>Robustness</strong>
|
|
| /PROJECTS/robust_ml.html |
<strong>Robustness</strong>
|
|
| /PROJECTS/robust_ml.html |
<strong>Robustness</strong>
|
|
| /PROJECTS/robust_ml.html |
<strong>Robustness</strong>
|
|
| /PROJECTS/robust_ml.html |
<strong>Robustness</strong>
|
|
| /PROJECTS/robust_ml.html |
<strong>Robustness</strong>
|
|
| /PROJECTS/robust_ml.html |
<strong>Robustness</strong>
|
|
| /PROJECTS/privacy.html |
<strong>Privacy</strong>
|
|
| /PROJECTS/domain_gen.html |
<strong>Generalization</strong>
|
|
| /PROJECTS/robust_ml.html |
<strong>Robustness</strong>
|
|
| /PROJECTS/robust_ml.html |
<strong>Robustness</strong>
|
|
| /PROJECTS/robust_ml.html |
<strong>Robustness</strong>
|
|
| /PROJECTS/robust_ml.html |
<strong>Robustness</strong>
|
|
| /PROJECTS/robust_ml.html |
<strong>Robustness</strong>
|
|
| /PROJECTS/robust_ml.html |
<strong>Robustness</strong>
|
|
| / |
Code
|
|
| / |
Code
|
|
| / |
Code
|
|
| / |
Code
|
|
| / |
Code
|
|
| / |
Code
|
|
| / |
Code
|
|
| / |
Code
|
|
| / |
Code
|
|
| / |
Code
|
|
| / |
Code
|
|
| / |
Code
|
|
| / |
Code
|
|
| / |
Code
|
|
| / |
Code
|
|
| / |
Code
|
|
| /./files/bibtex/xinlei2019how.txt |
[BibTeX]
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 329
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 329 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор |
|---|---|
| github.com |
GitHub
|
| arxiv.org |
Double Sampling Randomized Smoothing.
|
| arxiv.org |
Code
|
| arxiv.org |
TPC: Transformation-Specific Smoothing for Point Cloud Models.
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
LOT: Layer-wise Orthogonal Training on Improving \(\ell_2\) Certified Robustness.
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
Improving Certified Robustness via Statistical Learning with Logical Reasoning.
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
Knowledge-Enhanced Machine Learning Pipeline against Diverse Adversarial Attacks.
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
Certifying Some Distributional Fairness with Subpopulation Decomposition.
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
RAB: Provable Robustness Against Backdoor Attacks.
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
CRFL: Certifiably Robust Federated Learning against Backdoor Attacks.
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
DataLens: Scalable Privacy Preserving Training via Gradient Compression and Aggregation.
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
Uncovering the Connections Between Adversarial Transferability and Knowledge Transferability.
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
DecodingTrust: A Comprehensive Assessment of Trustworthiness in GPT Models.
|
| decodingtrust.github.io |
Leaderboard
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
SoK: Certified Robustness for Deep Neural Networks.
|
| sokcertifiedrobustness.github.io |
Leaderboard
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
SafeBench: A Benchmarking Platform for Safety Evaluation of Autonomous Vehicles.
|
| safebench.github.io |
Leaderboard
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
Adversarial GLUE: A Multi-Task Benchmark for Robustness Evaluation of Language Models.
|
| adversarialglue.github.io |
Leaderboard
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
What Would Jiminy Cricket Do? Towards Agents That Behave Morally.
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
CROP: Certifying Robust Policies for Reinforcement Learning through Functional Smoothing.
|
| crop-leaderboard.github.io |
Leaderboard
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
BlueCodeAgent: A Blue Teaming Agent Powered by Automated Red Teaming for CodeGen AI.
|
| arxiv.org |
Reasoning over Boundaries: Enhancing Specification Alignment via Test-time Deliberation.
|
| arxiv.org |
Just Ask: Curious Code Agents Reveal System Prompts in Frontier LLMs.
|
| arxiv.org |
Unsafer in Many Turns: Benchmarking and Defending Multi-Turn Safety Risks in Tool-Using Agents.
|
| arxiv.org |
ARMs: Adaptive Red-Teaming Agent against Multimodal Models with Plug-and-Play Attacks.
|
| arxiv.org |
RedCodeAgent: Automatic Red-teaming Agent against Diverse Code Agents.
|
| arxiv.org |
Any-Depth Alignment: Unlocking Innate Safety Alignment of LLMs to Any-Depth.
|
| arxiv.org |
SOSBENCH: Benchmarking Safety Alignment on Scientific Knowledge.
|
| arxiv.org |
Scaling Agent Learning via Experience Synthesis.
|
| arxiv.org |
TrustGen: A Platform of Dynamic Benchmarking on the Trustworthiness of Generative Foundation Models.
|
| openreview.net |
C-SafeGen: Certified Safe LLM Generation with Claim-Based Streaming Guardrails.
|
| openreview.net |
AutoRedTeamer: Autonomous Red Teaming with Lifelong Attack Integration.
|
| openreview.net |
Adversarial Attacks against Closed-Source MLLMs via Feature Optimal Alignment.
|
| openreview.net |
PolyGuard: Massive Multi-Domain Safety Policy-Grounded Guardrail Dataset.
|
| openreview.net |
SECCODEPLT: A Unified Benchmark for Evaluating the Security Risks and Capabilities of Code GenAI.
|
| openreview.net |
VMDT: Decoding the Trustworthiness of Video Foundation Models.
|
| arxiv.org |
ShieldAgent: Shielding LLM Agents via Verifiable Safety Policy Reasoning.
|
| arxiv.org |
GuardAgent: Safeguard LLM Agents via Knowledge-Enabled Reasoning.
|
| arxiv.org |
UDora: A Unified Red Teaming Framework Against LLM Agents by Dynamically Leveraging Their Own Reasoning.
|
| arxiv.org |
AdvAgent: Controllable Blackbox Red-teaming on Web Agents.
|
| arxiv.org |
SafeAuto: Knowledge-Enhanced Safe Autonomous Driving with Multimodal Foundation Models.
|
| arxiv.org |
Reliable and Efficient Amortized Model-based Evaluation.
|
| arxiv.org |
Underestimated Privacy Risks for Minority Populations in Large Language Model Unlearning.
|
| arxiv.org |
R2-Guard: Robust Reasoning Enabled LLM Guardrail via Knowledge-Enhanced Logical Reasoning.
|
| github.com |
[Code]
|
| arxiv.org |
AIR-BENCH: A Safety Benchmark based on Regulation and Policies Specified Risk Categories.
|
| github.com |
[Code]
|
| openreview.net |
MMDT: Decoding the Trustworthiness and Safety of Multimodal Foundation Models.
|
| arxiv.org |
AdvWave: Stealthy Adversarial Jailbreak Attack against Large Audio-Language Models.
|
| arxiv.org |
SafeWatch: An Efficient Safety-Policy Following Video Guardrail Model with Transparent Explanations.
|
| github.com |
[Code]
|
| arxiv.org |
EIA: Environmental Injection Attack on Generalist Web Agents for Privacy Leakage.
|
| github.com |
[Code]
|
| arxiv.org |
SORRY-Bench: Systematically Evaluating Large Language Model Safety Refusal.
|
| github.com |
[Code]
|
| openreview.net |
Toward Robust Defenses Against LLM Weight Tampering Attacks.
|
| arxiv.org |
AutoDAN-Turbo: A Lifelong Agent for Strategy Self-Exploration to Jailbreak LLMs.
|
| github.com |
[Code]
|
| arxiv.org |
Benchmarking Vision Language Model Unlearning via Fictitious Facial Identity Dataset.
|
| openreview.net |
Can Watermarks be Used to Detect LLM IP Infringement For Free?
|
| arxiv.org |
COMMIT: Certifying Robustness of Multi-Sensor Fusion Systems against Semantic Attacks
|
| xuchejian.com |
DiffScene: Diffusion-Based Safety-Critical Scenario Generation for Autonomous Vehicles
|
| openreview.net |
Sparse Transfer Learning Accelerates and Enhances Certified Robustness: A Comprehensive Study
|
| arxiv.org |
RedCode: Risky Code Execution and Generation Benchmark for Code Agents.
|
| redcode-agent.github.io |
Leaderboard
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
AgentPoison: Red-teaming LLM Agents via Memory or Knowledge Base Backdoor Poisoning.
|
| arxiv.org |
BECAUSE: Bilinear Causal Representation for Generalizable Offline Model-based Reinforcement Learning.
|
| arxiv.org |
Consistency Purification: Effective and Efficient Diffusion Purification towards Certified Robustness.
|
| arxiv.org |
Robust Prompt Optimization for Defending Language Models Against Jailbreaking Attacks.
|
| arxiv.org |
Mitigating Fine-tuning based Jailbreak Attack with Backdoor Enhanced Safety Alignment.
|
| arxiv.org |
CaMML: Context-Aware Multimodal Learner for Large Models.
|
| arxiv.org |
ArtPrompt: ASCII Art-based Jailbreak Attacks against Aligned LLMs.
|
| arxiv.org |
ACE: A Model Poisoning Attack on Contribution Evaluation Methods in Federated Learning.
|
| arxiv.org |
LLM-PBE: Assessing Data Privacy in Large Language Models.
|
| arxiv.org |
BEEAR: Embedding-based Adversarial Removal of Safety Backdoors in Instruction-tuned Language Models.
|
| arxiv.org |
ACE: A Model Poisoning Attack on Contribution Evaluation Methods in Federated Learning.
|
| arxiv.org |
Gradual Domain Adaptation: Theory and Algorithms.
|
| arxiv.org |
C-RAG: Certified Generation Risks for Retrieval-Augmented Language Models.
|
| github.com |
Code
|
| arxiv.org |
RigorLLM: Resilient Guardrails for Large Language Models against Undesired Content.
|
| arxiv.org |
Decoding Compressed Trust: Scrutinizing the Trustworthiness of Efficient LLMs Under Compression.
|
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
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.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Страница https://aisecure.github.io/PUBLICATIONS/index.html готова к продвижению на 34%. Чтобы еще улучшить страницу и попасть на первые места поисковой выдачи необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки оптимизации.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: