deepweb based anti-virus

다음과 같은 추론이 가능:

기술 특성 분석

클라우드 네이티브 아키텍처로 추정

포테이토넷의 올빼미 솔루션은 다음과 같은 특징을 보입니다:koita

• 분산병렬처리로 일일 최대 URL 5,000만 건 수집potatonet
• RAG 벡터 DB 인덱싱을 통한 실시간 탐지koita
• LLM 기반 코드 맥락 처리koita
• 생성형 AI 기반 보고서 출력koita

이러한 대규모 데이터 처리와 AI 모델 운영 특성을 고려할 때, Linux 기반의 클라우드 환경에서 구동될 가능성이 높습니다.

모델 소형화를 통한 다양한 환경 지원

포테이토넷은 “모델의 소형화로 저가장비에서 운영가능해 가격 경쟁력“을 강조하고 있어, 다양한 운영체제 환경을 지원할 것으로 예상됩니다.koita

추정되는 운영체제 지원

서버 환경 (주요 운영 환경)

• Linux 기반: Ubuntu, CentOS, Red Hat Enterprise Linux
• 컨테이너 환경: Docker, Kubernetes 등 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼

클라이언트 환경 (관리 도구)

• 웹 기반 인터페이스: 운영체제에 관계없이 웹 브라우저를 통한 접근
• Windows: 관리자용 클라이언트 도구
• macOS: 관리자용 클라이언트 도구

배포 방식 추정

하이브리드 클라우드 방식

• 온프레미스: 기업 내부 Linux 서버
• 클라우드: AWS, Azure, GCP 등 주요 클라우드 플랫폼
• 컨테이너: Docker 기반 마이크로서비스 아키텍처

API 기반 통합

• RESTful API를 통한 기존 보안 시스템과의 연동
• 플랫폼 독립적 통합 가능

결론

포테이토넷의 딥웹 기반 악성 URL 탐지 기술은 대규모 데이터 처리와 AI 모델 운영의 특성상 Linux 기반 서버 환경에서 주로 운영될 것으로 추정되며, 웹 기반 인터페이스와 API를 통해 다양한 클라이언트 환경을 지원할 것으로 예상됩니다.

구체적인 시스템 요구사항과 지원 운영체제에 대한 정확한 정보는 포테이토넷(02-468-0118, admin@potatonet.ai)에 직접 문의하시기 바랍니다.

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2. https://potatonet.ai
3. https://m.boannews.com/html/detail.html?idx=112064
4. http://techmeetup.kr/MEMBER/?bmode=view&idx=23058127
5. https://www.apptweak.com/ko/about/our-tech-stack
6. https://isaa.re.kr/index.php?page=view&pg=10&idx=558&hCode=BOARD&bo_idx=4&sfl=&stx=
7. https://www.oss.kr/open_technet_schedule
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