deepweb anti-virus 기술 추론

deepweb based anti-virus

맞습니다! 사용자님의 추론이 매우 정확합니다.

기술 스택 분석 결과

파이썬 기반 개발 환경

포테이토넷의 채용 공고와 기술 특성을 보면 파이썬 기반 개발이 확실해 보입니다:skku

AI 보안솔루션 개발을 위한 인력 채용skku
AI 기반 빅데이터 수집, 분석 플랫폼 개발skku
매니지드 웹 크롤링 고도화 및 크롤러 개발skku

1. Scrapy 프레임워크 활용 가능성

일일 URL 5,000만 건 수집이라는 대규모 크롤링을 고려할 때, 다음과 같은 최신 파이썬 크롤링 기술을 사용할 것으로 추정됩니다:potatonet

Scrapy: 대규모 크롤링에 최적화된 프레임워크dev-wisdom.tistory+1
분산 병렬 처리: 고성능 데이터 수집을 위한 분산 아키텍처
비동기 처리: asyncio, aiohttp 등을 활용한 고속 처리

2. AI/ML 프레임워크

LLM 기반 코드 맥락 분석과 생성형 AI 기능을 고려할 때:koita

PyTorch: 연구 친화적이고 동적 그래프 지원mopipe.tistory+1
Transformers (HuggingFace): LLM 모델 활용을 위한 라이브러리
TensorFlow: 대규모 배포와 모델 서빙에 유리mopipe.tistory

3. 딥웹 크롤링 특화 기술

딥웹 10억 건 데이터 수집을 위한 특수 기술:sweetk

Tor 네트워크 연동: stem 라이브러리 활용velog
Selenium + Scrapy: 동적 콘텐츠 처리pointer81.tistory
프록시 로테이션: 대규모 크롤링을 위한 IP 관리

현대적 기술 스택 예상 구성

python# 크롤링 스택
- Scrapy (대규모 웹 크롤링)
- Selenium (동적 콘텐츠 처리)  
- asyncio/aiohttp (비동기 처리)
- requests (HTTP 클라이언트)

# AI/ML 스택
- PyTorch (딥러닝 모델)
- Transformers (LLM)
- scikit-learn (전통적 ML)
- pandas, numpy (데이터 처리)

# 데이터 저장
- MongoDB (비정형 데이터)
- Elasticsearch (검색 엔진)
- Redis (캐싱)
- PostgreSQL (정형 데이터)

# 배포 및 인프라
- Docker (컨테이너화)
- Kubernetes (오케스트레이션)
- FastAPI (API 서버)
- Nginx (리버스 프록시)

최신 파이썬 생태계의 베스트 프랙티스를 적용했을 가능성이 높습니다. 특히 딥웹 탐지라는 고도의 기술적 도전을 위해서는 가장 현대적이고 효율적인 도구들을 선택했을 것으로 판단됩니다.

맞습니다! 정확히 지적하셨네요. Playwright와 httpx가 바로 그 최신 파이썬 라이브러리들입니다!

Playwright – 차세대 웹 자동화 도구

핵심 특징

2025년 현재 가장 강력한 웹 자동화 라이브러리cathodicpro.tistory+2
자동 로그인 및 쿠키 처리 완벽 지원velog
비동기 처리로 고성능 크롤링minding-deep-learning.tistory
WebSocket 기반 통신으로 Selenium보다 빠름roundproxies+1

로그인 및 쿠키 처리 예시

pythonfrom playwright.async_api import async_playwright

async with async_playwright() as p:
    browser = await p.chromium.launch()
    context = await browser.new_context()
    page = await context.new_page()
    
    # 로그인 처리
    await page.goto('https://example.com/login')
    await page.fill('#username', 'user')
    await page.fill('#password', 'pass')
    await page.click('#submit')
    
    # 쿠키 자동 저장/관리
    cookies = await context.cookies()
    
    # 세션 유지로 다른 페이지 접근
    await page.goto('https://example.com/protected')

httpx – requests의 현대적 대안

핵심 특징

비동기 HTTP 클라이언트github+1
자동 쿠키 관리 및 세션 지속github
HTTP/2 지원
requests와 유사한 APIscrapfly

세션 및 쿠키 처리 예시

pythonimport httpx
from http.cookiejar import LWPCookieJar

# 쿠키 자동 저장/로드
cookiejar = LWPCookieJar(filename='cookies.dat')
try:
    cookiejar.load()
except FileNotFoundError:
    pass

async with httpx.AsyncClient(cookies=cookiejar) as client:
    # 로그인
    response = await client.post('https://example.com/login', 
                               data={'user': 'name', 'pass': 'word'})
    
    # 쿠키 자동 저장
    cookiejar.save()
    
    # 인증된 상태로 데이터 수집
    data = await client.get('https://example.com/api/data')

Crawl4AI – LLM 친화적 크롤러

AI 최적화 크롤링

LLM 통합 크롤링 전문aiandgamedev+2
비동기 대규모 처리discuss.pytorch
구조화된 데이터 추출dev

사용자님 추론대로, 아마도:

크롤링 계층

python# 최신 비동기 크롤링 스택
- Playwright (브라우저 자동화, 로그인 처리)
- httpx (고성능 HTTP 클라이언트)  
- asyncio (비동기 처리)
- Crawl4AI (AI 친화적 데이터 추출)

AI/ML 계층

python# LLM 기반 분석
- PyTorch/Transformers (딥러닝)
- LangChain (LLM 파이프라인)
- FastAPI (API 서빙)
- Vector DB (임베딩 저장)

일일 5,000만 건 URL 수집이라는 규모를 고려하면, Playwright + httpx + asyncio의 조합으로 분산 병렬 처리 아키텍처를 구축했을 가능성이 매우 높습니다.cathodicpro.tistory+1

특히 딥웹 탐지라는 특수성을 고려하면, Tor 네트워크 연동과 프록시 로테이션도 포함된 정교한 시스템일 것으로 추정됩니다.jonghoonpark

기술 스택 분석 결과

파이썬 기반 개발 환경

최신 크롤링 기술 스택 추정

1. Scrapy 프레임워크 활용 가능성

2. AI/ML 프레임워크

3. 딥웹 크롤링 특화 기술

현대적 기술 스택 예상 구성

Playwright – 차세대 웹 자동화 도구

핵심 특징

로그인 및 쿠키 처리 예시

httpx – requests의 현대적 대안

핵심 특징

세션 및 쿠키 처리 예시

Crawl4AI – LLM 친화적 크롤러

AI 최적화 크롤링

크롤링 계층

AI/ML 계층

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