깊은 웹

딥웹은 월드와이드웹(WWW)의 일부가 숨겨져 있는 부분입니다. 여기에는 Google, Bing 및 DuckDuckGo와 같은 기존 웹 검색 엔진에서 인덱싱되지 않은 페이지가 포함되어 있습니다.

깊은 웹은 "표면 웹"의 반대 용어입니다. 따라서 "숨겨진 웹" 또는 "보이지 않는 웹"이라고도 합니다.

표면 너머

딥 웹은 웹 콘텐츠의 99% 이상을 차지합니다. 웹의 가시적인 부분인 이른바 '표면 웹'과 다른 WWW의 한 부분이다. 표면 웹은 가장 쉽게 접근할 수 있는 레이어입니다. 여기에는 모든 색인(또는 검색 가능한) 페이지가 포함됩니다.

검색 엔진을 통해 발견할 수 있는 콘텐츠의 양은 방대하지만 표면 웹은 딥 웹보다 훨씬 적은 정보를 포함합니다. 2001년에 발표된 연구에 따르면 전체 콘텐츠의 0.05% 미만이 표면 웹에서 사용 가능한 반면 나머지 ~99.95%는 깊은 웹에서 발견됩니다.

딥웹이란?

정의에 따르면 딥 웹에는 모호하거나 특정 인증 방법을 통해서만 액세스할 수 있는 두 페이지가 모두 포함됩니다. 모호하다는 것은 직접 URL을 찾아야 함을 의미합니다(Google 검색은 작동하지 않음). 그러나 딥 웹 콘텐츠의 대부분은 후자의 범주에 속합니다.

이러한 맥락에서 우리는 로그인과 비밀번호를 요구하는 모든 웹사이트를 딥 웹의 일부로 간주할 수 있습니다. 다시 말해, 사람들이 매일 액세스하는 많은 페이지가 실제로는 딥 웹의 일부입니다. 여기에는 소셜 미디어 프로필, 이메일 받은 편지함 및 은행 계좌가 포함됩니다.

딥 웹은 모호한 웹이라는 인기 있는 용어 때문에 처음에는 혼란스럽게 들릴 수 있습니다. 그러나 우리의 개인 계정은 검색 엔진 페이지에서 인덱싱되지 않기 때문에 딥 웹의 일부로 간주됩니다.

여전히 딥 웹의 가장 큰 부분은 통계 및 개인 데이터베이스로 구성됩니다. 예를 들어 CFTC( Commodity Futures Trading Commission ), NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration), SEC(Securities and Exchange Commission ) 와 같은 미국 정부 기관 은 이 디지털 데이터의 상당 부분을 차지합니다.

딥 웹 vs. 다크 웹

딥웹과 다크웹의 차이점에 대해 혼동하는 것도 흔히 볼 수 있습니다. 요컨대, 다크 웹은 익명의 딥 웹의 일부입니다.

해커 및 핵티비스트 포함)에게 일종의 개인 정보 보호 혜택을 제공하는 웹 사이트와 종종 연결됩니다 . 다크 웹은 딥 웹의 0.01% 미만을 차지하는 것으로 추정되며 Tor와 같은 전문 플랫폼을 통해서만 액세스할 수 있습니다.

하이라이트

• 아마도 딥 웹에 대한 가장 심각한 비판은 그것이 인터넷의 개방성과 평등을 훼손한다는 것입니다.

• 딥 웹은 Google, Yahoo 및 Bing과 같은 표준 검색 엔진을 통해 완전히 액세스할 수 없는 인터넷 부분을 나타냅니다.

• 딥 웹은 사용자가 인터넷에서 사용할 수 있는 것보다 훨씬 더 많은 정보에 액세스할 수 있도록 하며 개인 정보 보호도 증가시킵니다.

• 딥 웹에는 인덱싱되지 않은 페이지, 유료 사이트, 개인 데이터베이스 및 다크 웹이 포함됩니다.

자주하는 질문

딥 웹과 다크 웹은 같은 것입니까?

다크 웹은 딥 웹의 작은 구성 요소입니다. 딥 웹은 검색 엔진이 쉽게 액세스하거나 색인을 생성할 수 없는 모든 인터넷("표면 웹"이라고 함)을 말합니다. 다크 웹은 종종 불법 또는 온라인 불법 거래.

딥 웹에 액세스하는 것은 불법인가요?

아니요. 색인이 생성되지 않았거나 공개적으로 사용 가능한 사이트에 액세스하는 것은 불법이 아닙니다. 그러나 딥 웹사이트에서 찾은 정보를 오용하거나 훔치는 것은 불법일 수 있습니다.

딥 웹에서 사이트를 찾으려면 어떻게 해야 하나요?

딥 웹은 주류 검색 엔진과 완전히 색인되지 않기 때문에 이러한 사이트를 찾는 유일한 방법은 사용할 정확한 인터넷 주소를 아는 것뿐입니다. 일부 심층 웹 사이트를 분류하는 전문 웹 사이트 또는 검색 엔진이 있습니다. 예를 들어, 딥 웹의 학술 리소스는 PubMed, LexisNexis, Web of Science 또는 Project MUSE와 같은 플랫폼을 사용하여 찾을 수 있습니다.