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최현재(Hyunjae Choi),김형식(Hyoungshick Kim) 한국정보보호학회 2016 정보보호학회논문지 Vol.26 No.6
동영상 실시간 스트리밍 (Live Streaming)이란 텔레비전 생방송처럼 촬영한 정보를 실시간으로 사용자의 동영상 플레이어로 보내 재생하도록 하는 방식을 말한다. 비디오와 오디오를 실시간으로 인코딩하여 많은 사용자들이 동시에 시청하기 위해서는 RTMP (Real Time Messaging Protocol), HLS (HTTP Live Streaming) 등 실시간 스트리밍을 지원하는 프로토콜이 필요하다. 본 논문에서는 실시간 스트리밍을 제공하는 국내 6개 OTT (Over the Top) 업체의 어플리케이션을 대상으로 패킷 캡처를 통해 어플리케이션들의 패킷을 분석하였다. 채널 목록을 암호화하지 않거나, 유료채널에 적합하지 않은 프로토콜을 사용함으로써 유료채널을 무료로 시청할 수 있다는 취약점을 밝히고자 한다. Live streaming is a method to provide media service by sending recoded media to a user"s video player. In order to provide video and audio contents in real-time for a large number of users simultaneously, live streaming compatible protocols such as RTMP (Real Time Messaging Protocol), HLS (Http Live Streaming), are required. In this paper, we analyzed vulnerability of paid live streaming services with the captured packets from the applications used by six major OTT (over-the-top) companies in Korea supporting live streaming services. We found that streaming channels were not encrypted and access control mechanisms were not properly used. Thus, guest users can freely use paid live streaming services.
분기 거리 이웃 선택을 이용한 향상된 담금질 기법 테스팅
최현재(HyunJae Choi),이선열(SeonYeol Lee),채흥석(HeungSeok Chae) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.6
담금질 기법을 이용한 테스트 데이터 자동 생성 방법은 효율적인 테스트 데이터 생성 방법 중 하나이다. 기존의 담금질 기법은 작은 변화를 통해 해를 탐색하여 지역 탐색에 우수한 성능을 보였다. 하지만 입력 테스트 데이터의 값 범위가 넓을 경우 기존의 방법은 작은 변화를 통한 탐색이라는 특징으로 인해 탐색 시간이 오래 걸리는 한계를 보였다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 논문에서는 분기 거리 이웃 선택을 이용한 향상된 담금질 기법을 제안한다. 이 방법은 입력 테스트 데이터의 값 범위가 넓을 경우에도 우수한 탐색 성능을 얻을 수 있도록 테스트 데이터를 큰 폭으로 변화시킨다. 제안한 방법의 효과성을 검증하기 위해 랜덤 알고리즘과 담금질 기법, 유전 담금질 기법 그리고 본 논문에서 제안한 기법을 이용해 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안 기법의 최종 분기 커버리지가 랜덤 알고리즘, 담금질 기법, 유전담금질 기법에 비해 각각 9.9%, 13.2%, 2.8% 더 높은 것을 확인하였다. Simulated annealing (SA) is known as one of the most efficient methods for automatic test data generation. Especially, SA has performed well on small input domain size of system under test (SUT) because a short range from the current candidate solution is mainly searched. However, such a strategy to neighborhood selection can lead to poor performance when a SUT has a large input domain. To overcome the problem of the low performance for a large search domain, we propose an enhanced SA approach, named Simulated Annealing with Branch Distance Neighborhood (SA/BD). In order to rapidly reach the test target, branch distance between the current candidate solution and the test target is used to adaptively apply two kinds of neighborhood selection strategies: Macro Step and Micro Step. We have performed experiments where the SA/BD is compared with three approaches: conventional simulated annealing (SA), genetic simulated annealing (GSA) and random algorithm. The results of the experiments show that the SA/BD has better branch coverage than random generation by 9.9%, GSA by 2.8%, and conventional SA by 13.2%.