Python과 Llama를 활용한 다크웹 데이터 스크래핑 및 분석 자동화
🤖 AI 추천
이 콘텐츠는 웹 스크래핑 기술과 대규모 언어 모델(LLM)을 결합하여 비정형 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하고자 하는 개발자, 데이터 애널리스트, 보안 전문가에게 유용합니다. 특히, 코드 작성 부담 없이 다크웹과 같은 특정 영역의 데이터를 수집하고 초기 분석을 수행하려는 실무자에게 적합합니다.
🔖 주요 키워드
핵심 트렌드
Python 기반 웹 스크래핑 기술과 Llama와 같은 최신 LLM을 통합하여, 복잡한 코딩 없이도 다크웹과 같은 특정 분야의 데이터를 수집하고 분석하는 자동화 파이프라인 구축이 가능해졌습니다.
주요 변화 및 영향
- 개발 간소화: 수백 줄의 코드를 작성하거나 일반적인 문제에 얽매이지 않고도 웹 스크래핑 및 데이터 분석 워크플로우를 구축할 수 있습니다.
- 기술 스택: Streamlit(웹 인터페이스), Langchain(LLM 워크플로우), Langchain_Ollama(Ollama 모델 연동), Selenium(브라우저 자동화), BeautifulSoup4(HTML 파싱) 등 Python 생태계를 활용합니다.
- 데이터 처리 효율 증대: Selenium으로 동적 웹페이지 접근, BeautifulSoup으로 HTML 파싱 및 본문 추출, 텍스트 정제 및 분할 과정을 거쳐 LLM 분석에 최적화된 데이터를 준비합니다.
- AI 기반 분석: Llama 모델을 활용하여 스크랩된 콘텐츠에 대한 질문 답변, 요약 등 다양한 분석 작업을 수행할 수 있습니다.
- 다크웹 데이터 접근성 향상: 이전에는 접근 및 분석이 어려웠던 다크웹 데이터에 대한 인사이트 확보 가능성을 열어줍니다.
트렌드 임팩트
이 접근 방식은 데이터 수집 및 분석 과정을 민주화하여, 기술 전문가가 아닌 사용자도 복잡한 데이터 작업에 쉽게 참여할 수 있도록 합니다. 특히, 정보 보안, 시장 조사, 위험 관리 등 다양한 분야에서 신속하고 효율적인 데이터 기반 의사결정을 지원할 수 있습니다.
업계 반응 및 전망
LLM의 발전과 함께 웹 스크래핑 및 데이터 분석 분야는 더욱 자동화되고 지능화될 것으로 예상됩니다. 이러한 기술 통합은 비정형 데이터로부터 가치 있는 정보를 추출하고 활용하는 방식을 혁신할 잠재력을 가지고 있습니다.
📚 실행 계획
Streamlit, Selenium, BeautifulSoup을 활용하여 특정 웹사이트의 데이터를 자동으로 스크래핑하고 추출하는 파이프라인을 구축한다.
데이터 수집 자동화
우선순위: 높음
스크랩된 데이터를 Langchain과 Ollama를 연동하여 Llama 모델을 통해 분석하고, 원하는 정보를 추출하거나 요약하는 기능을 구현한다.
LLM 기반 분석
우선순위: 높음
스크랩된 HTML에서 불필요한 스크립트, 스타일 태그 등을 제거하고 텍스트를 정제하여 LLM의 처리 효율성을 높인다.
전처리 및 최적화
우선순위: 중간