2010.01.10 19:38 Etc../Else


RedHat 계열은 rpm 을 써왔다.

지금까지 해왔던것처럼 rpm을 받고 설치 하려는데

안된다고 한다 -.-

devian 계열은 rpm 으로 설치할순 없고

alien 으로 변환해서 사용해야 한다는데

일단 변환법은

alien -k rpm명

인데 어떤 이유에서인지 변환되지 않았다

Unpacking of 'telnet ....  ' /usr/share/perl5/Alien/package/Rpm.pm line 155



다른 방법으로 telnet 을 설치 하기로 했다

sudo apt-get install xinetd
sudo apt-get install telnetd

으로 설치를 하고

xinetd에 설정을 추가 한다

vi /etc/xinetd.conf


service telnet
{
disable = no
flags = REUSE
socket_type = stream
wait = no
user = root
server = /usr/sbin/in.telnetd
log_on_failure += USERID
}


그 후에 xinetd 를 재시작 하고

sudo /etc/init.d/xinetd restart

하면 된다



 
그리고ftp와 ssh 는 telnet 과 같은 방식으로 해주면 된다


sudo apt-get install proftpd

설정파일 : /etc/proftpd/proftpd.conf

 sudo apt-get install ssh

설정파일 : /etc/ssh/sshd_config

또한 패키지 이름을 모를때는 검색을 해야 할 것이다

apt-cache pkgnames  를 이용하면 모든 패키지 이름이 나오고

grep 으로 걸러내면 설치 할 수 있다

vi 편집기 색깔이 바뀌지 않아서 고생했는데

vim-full  패키지를 설치 했더니 잘 작동한다 -.-

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Posted by LinkC

2009.12.13 00:48 Etc../Else

알고리즘 공부중에 좋은 자료가 눈에 띄어 퍼왔다

출처: http://mjipeo.net/?p=331

NP-complete는 보안과 관련해서 생각할 수도 있겠다

워낙 NP-complete가 포괄하는 범위가 넓긴 하지만..

무작정 이론적으로만 있다고 생각하지 말고,

현실에 적용된 여러가지 경우를 생각해보도록 하자






언제나 헷갈리는 NP-Completeness에 대해서 정리해본다.

  • P : Polynomial Time에 Solvable한 Problem의 집합.
  • NP : Polynomial Time에 Verifiable한 Problem의 집합.

P는 NP의 부분집합이다. Polynomial Time에 풀 수 있는 문제는 당연히 Polynomial Time에 검증할 수 있다.

P가 NP의 진부분집합이냐 아니냐는 유명한 P=NP Problem이다. 아직까지 아무도 풀지 못했고, 풀면 10억인가 받을 수 있다고 한다.

  • Optimization Problem : 해당 알고리즘의 출력이 특정 값을 최소/최대로 하는 인스턴스
  • Decision Problem : 해당 알고리즘의 출력이 Yes/No

예를 들어 Shortest Path Problem은 Optimization Problem이고, Halting Problm은 Decision Problem이다.

우리가 관심있는 대부분의 Problem은 Optimization Problem이다. 하지만 NP-Theory에서는 모든 Problem을 Decision Problem으로 변형하여 사용한다. 이렇게 하는 것이 문제 없는 이유는 NP-Theory에서는 어떤 Problem에 대한 Solution 보다는, 그것이 얼마나 Hard한지에 대해서 관심을 두기 때문이다. 즉, 해당 Optimization Problem의 Decision Problem이 어렵다면 그것보다 어려운 Optimization Problem도 당연히 어렵다.

Problem A를 Problem B로 Reduce할 수 있다. 이는 Problem A의 Input을 Problem B의 Input으로 변환해주는 함수 F에 의해서 이루어진다.

만약 함수 F에 의한 변환이 Polynomial Time에 이루어지고, Problem B가 Polynomail Time에 Solvable하다면 Problem A도 Polynomial Time에 Solvable하다는 것을 알 수 있다. 즉, 함수 F가 Polynomial Time에 Computable할 때, Problem B가 P에 속하면, Problem A도 P에 속한다. 결국 A가 B로 Reduce되면, B는 A보다 어렵다고 할 수 있다.

  • NP Hard : NP에 속하는 모든 Problem으로부터 Reducible한 Problem의 집합.
  • NP Complete : NP와 NP Hard의 교집합.

다시 말해서, NP Complete에 속해있는 어떤 Problem C는 Polynomial Time에 Verifiable하고(NP), Polynomail Time에 Verifiable한 다른 모든 Problem으로부터 Reduction이 가능하다. (NP Hard) 이는 NP에 속해있는 어떤 Problem보다도 Problem C가 더 어렵다는 것을 뜻하며, Problem C 자신도 NP에 속해 있으므로, 결국 어려움의 정도는 NP Complete 내에서는 모두 동일하다고 볼 수 있다.

흥미로운 점은, 만약 어떤 Problem D가 Problem C로부터 Reducible하다면 (Problem C보다 더 어렵다면) Problem D는 그 자체만으로 NP Complete에 속한다고 말할 수 있다. 이는 Reducibility의 Transitivity 속성에 기인한다. (A가 B로 Reduce되고, B가 C로 Reduce되면, A는 C로 Reduce된다) 이 속성은 특정 Problem이 NP Complete에 속한다는 것을 증명할 때 상당히 유용하게 쓰인다.

하나의 Problem만 NP Complete에 속한다는 것을 증명하면, 다른 모든 NP Complete의 Problem은 그것으로 부터 Reduce될 수 있다. 그 Problem이 바로 “CIRCUIT SATISFIABILITY”이다.

이런 방식의 Reduction에 의해 증명된 NP Complete Problem만도 3000여개에 달한다고 한다. (http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_NP-complete_problems) NP Complete 내에서의 모든 Problem은 동일한 수준으로 어렵다고 받아들여지고, 각 NP Complete Problem은 모든 NP Problem으로부터 Reducible하므로, 하나의 NP Complete Problem에 대해서 Polynomial Time Solution이 발견되면, 모든 NP Problem도 Polynomial Time에 Solvable하게 된다. (P=NP이게 된다) 이것이 많은 학자들이 NP Complete에 관심을 갖는 이유이다.

마지막으로, 이 모든 것이 우리에게 무슨 의미가 있을까? : 특정 문제에 대한 정확하고 빠른 솔루션을 고안하는데 시간을 낭비하기 보단, 해당 문제가 NP Complete라는 것을 증명한 후 초기부터 접근 방식을 다르게 할 수 있다. (Approximation 등)

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