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파이썬 불법사이트 탐지 및 차단

"파이썬 불법사이트 탐지 및 차단"에 대한 내용입니다.
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최초등록일 2023.01.27 최종저작일 2022.06
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파이썬 불법사이트 탐지 및 차단
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    소개

    "파이썬 불법사이트 탐지 및 차단"에 대한 내용입니다.

    목차

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    본문내용

    # -*- coding: utf-8 -*-
    # -*- coding: euc-kr -*-
    import pandas as pd
    import numpy as np
    from urllib.request import Request, urlopen
    import requests
    import tkinter.messagebox as msgbox
    from tkinter import *
    from urllib.parse import quote_plus
    from bs4 import BeautifulSoup
    from selenium import webdriver
    import sys
    import os
    import win32com.shell.shell as shell
    import re

    #get admin
    if sys.argv[-1] != 'asadmin':
    script = os.path.abspath(sys.argv[0])
    params = ' '.join([script] + sys.argv[1:] + ['asadmin'])
    shell.ShellExecuteEx(lpVerb='runas', lpFile=sys.executable, lpParameters=params)
    sys.exit(0)

    #root window
    tk = Tk()
    tk.geometry('600x440')
    tk.title("team_M.D")

    #widget-event
    def for_listbox():
    global list_b
    list_b = []
    f = open('C:/Windows/System32/drivers/etc/hosts','r')
    line = f.readline()
    listbox.delete(0,END)

    while line:
    if (line.startswith('127.0.0.1 ')):
    l_text = (line.split('127.0.0.1 ')[1])

    참고자료

    · 없음
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 불법 사이트 탐지
      불법 사이트 탐지는 매우 중요한 문제입니다. 이를 위해서는 다양한 기술적 접근이 필요합니다. 먼저 웹 크롤링 기술을 활용하여 광범위한 웹 페이지를 수집할 수 있습니다. 그리고 수집된 데이터를 분석하여 불법 콘텐츠나 활동을 탐지할 수 있는 머신러닝 모델을 개발해야 합니다. 이때 불법 사이트의 특징을 잘 반영할 수 있는 다양한 특징 엔지니어링이 필요할 것입니다. 또한 실시간 모니터링 및 신속한 대응 체계도 구축되어야 합니다. 이를 통해 불법 사이트를 신속하게 차단하고 이용자를 보호할 수 있을 것입니다. 다만 이 과정에서 개인정보 보호와 표현의 자유 등 다른 중요한 가치들과의 균형을 잃지 않도록 주의해야 합니다.
    • 2. 구글 검색 및 URL 추출
      구글 검색 및 URL 추출은 다양한 응용 분야에서 매우 유용하게 활용될 수 있습니다. 예를 들어 특정 주제에 대한 정보를 수집하거나, 웹 크롤링을 위한 URL 리스트를 생성하는 데 활용할 수 있습니다. 구글 검색 API를 활용하면 키워드 검색, 페이지 랭킹, 관련 검색어 추천 등의 기능을 구현할 수 있습니다. 또한 검색 결과에서 URL을 추출하여 데이터베이스화하면 다양한 분석에 활용할 수 있습니다. 다만 이 과정에서 저작권 및 개인정보 보호 등의 이슈를 고려해야 하며, 검색 결과의 편향성이나 신뢰성 문제도 해결해야 할 과제입니다. 전반적으로 구글 검색 및 URL 추출 기술은 매우 유용하지만, 이를 활용할 때는 윤리적이고 합법적인 방식으로 접근해야 할 것입니다.
    • 3. hosts 파일 차단
      hosts 파일을 이용한 차단은 간단하고 효과적인 방법이지만, 그 한계도 분명합니다. hosts 파일은 운영체제 수준에서 특정 도메인의 접근을 차단하는 기능을 제공합니다. 따라서 이를 통해 불법 사이트나 유해 콘텐츠에 대한 접근을 막을 수 있습니다. 또한 광고 차단이나 특정 서비스의 접근 제한 등에도 활용할 수 있습니다. 그러나 hosts 파일 기반 차단은 사용자 개인 수준에서만 적용되며, 전체 네트워크 수준에서는 효과적이지 않습니다. 또한 hosts 파일을 수정하려면 관리자 권한이 필요하므로 일반 사용자가 활용하기 어려울 수 있습니다. 따라서 hosts 파일 차단은 개인적인 용도로는 유용하지만, 보편적인 불법 사이트 차단 솔루션으로는 한계가 있습니다. 보다 효과적인 차단을 위해서는 네트워크 수준의 접근 제어, 머신러닝 기반 탐지 등 다양한 기술적 접근이 필요할 것입니다.
    • 4. 머신러닝 기반 URL 분류
      머신러닝 기반 URL 분류는 웹 콘텐츠 관리와 보안 분야에서 매우 중요한 기술입니다. 이를 통해 불법 사이트, 유해 콘텐츠, 악성코드 유포 사이트 등을 자동으로 탐지하고 차단할 수 있습니다. 머신러닝 모델을 개발하기 위해서는 URL, 웹 페이지 콘텐츠, 링크 구조 등 다양한 특징을 활용할 수 있습니다. 이를 통해 사이트의 성격을 정확하게 분류할 수 있습니다. 또한 지속적인 학습을 통해 새로운 유형의 위협에도 대응할 수 있습니다. 다만 이 과정에서 개인정보 보호, 표현의 자유 등 다른 중요한 가치들과의 균형을 유지해야 합니다. 또한 모델의 정확도와 신뢰성을 지속적으로 검증하고 개선해 나가는 것이 중요합니다. 전반적으로 머신러닝 기반 URL 분류 기술은 웹 콘텐츠 관리와 보안 분야에서 매우 유용하게 활용될 수 있습니다. 다만 이를 적용할 때는 다양한 윤리적, 기술적 고려사항들을 충분히 검토해야 할 것입니다.
    • 5. meta 태그 키워드 필터링
      meta 태그 키워드 필터링은 웹 페이지의 콘텐츠를 효과적으로 관리하고 모니터링하는 데 활용될 수 있습니다. meta 태그에 포함된 키워드는 웹 페이지의 주제와 내용을 잘 반영하므로, 이를 분석하면 해당 페이지의 성격을 파악할 수 있습니다. 예를 들어 불법 사이트나 유해 콘텐츠를 포함하고 있는 웹 페이지의 meta 태그에는 관련 키워드가 포함되어 있을 가능성이 높습니다. 따라서 이러한 키워드를 탐지하고 차단하는 필터링 시스템을 구축할 수 있습니다. 또한 meta 태그 키워드 분석을 통해 웹 페이지의 주제와 내용을 자동으로 분류하고 카테고리화할 수 있습니다. 이를 통해 웹 콘텐츠 관리와 검색 기능 개선에 활용할 수 있습니다. 다만 meta 태그 키워드 필터링만으로는 모든 유해 콘텐츠를 탐지하기 어려울 수 있습니다. 따라서 이를 다른 기술들, 예를 들어 머신러닝 기반 URL 분류 등과 결합하여 활용하는 것이 효과적일 것입니다. 또한 필터링 과정에서 표현의 자유 등 다른 가치들과의 균형을 유지하는 것도 중요합니다.
  • 자료후기

      Ai 리뷰
      본 프로그램은 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용하여 악성 URL을 정확하게 탐지하며, 사용자 편의성을 고려한 GUI 인터페이스를 제공합니다.
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