Fuzz testing is a black box testing method in which a SUT is subjected to anomalous inputs in order to uncover faults such as crashes or other incorrect behaviour. A defining attribute of any black box testing is the assumption that the inner workings and the source code of the SUT are unknown. This lack of information adds an element of difficulty to the task of estimating test coverage. During testing a SUT typically produces a log of error conditions and other events which were triggered by the testing process. This log data is available even when the source code is not. The purpose of this study was to research whether a meaningful metric of test coverage could be extracted from the log data. The goal was to discover a metric similar to code coverage, but applicable to black box testing. A hypothesis was presented that a large variety of observed events translated to great code coverage as well. To extract this metric, a rudimentary pattern recognition algorithm was devised in order to automatically classify the events encountered during a test run. Measurements were performed on three open source SUTs representing three widely used communication protocols. Log analysis results were compared to code coverage measurements in order to study any possible correlation between them. The results were positive, as the study showed clear correlation between the code coverage metric and the log analysis results for two of the three case studies. Further study is required to establish whether the studied log analysis method is generally applicable. / Fuzz-testaus on mustalaatikkotestausmenetelmä, jossa testikohteesta pyritään löytämään vikoja altistamalla se virheelliselle syötteelle. Mahdolliset ohjelmistoviat ilmenevät kaatumisina tai muuna virheellisenä toimintana. Mustalaatikkotestaukselle ominaista on se, että kohteen sisäistä toimintaa ja lähdekoodia ei tunneta, mikä tekee testauskattavuuden arvioinnista ongelmallista. Testauksen aikana kohde tavallisesti tuottaa lokitiedoston, joka sisältää kohteessa havaitut virhetilat. Tämä lokiaineisto on käytettävissä myös silloin, kun lähdekoodia ei tunneta. Tämän tutkielman tarkoituksena on selvittää, onko mahdollista kehittää mittaustekniikka testikattavuuden arviointiin lokiaineiston perusteella. Tämä mittaustekniikka muistuttaisi koodikattavuusmittausta, mutta sitä voisi soveltaa myös mustalaatikkotestauksen yhteydessä. Tutkielmassa esitetty hypoteesi oli se, että mikäli lokissa havaitaan suuri määrä erilaisia virhetiloja, myös koodikattavuus olisi korkea. Mittausten suorittamiseksi kehitettiin alkeellinen hahmontunnistusalgoritmi, joka luokitteli testauksen aikana kerätyn lokiaineiston. Mittaukset toistettiin kolmella testikohteella, joiden lähdekoodi oli avointa, ja jotka edustivat yleisesti käytettyjä tietoliikenneprotokollia. Lokianalyysituloksia verrattiin koodikattavuusmittaustuloksiin, jotta mahdollinen korrelaatio tulosten välillä havaittaisiin. Tutkimuksen tulokset olivat positiiviset, sillä kahdessa esimerkkitapauksessa kolmesta havaittiin selkeää korrelaatiota koodikattavuusmittausten ja lokianalyysitulosten välillä. Menetelmän yleinen sovellettavuus vaatii kuitenkin lisätutkimusta.

Tutkimukseni käsittelee yleisten kirjastojen tapahtumajärjestämistä sekä sen viestintää. Käsittelen yleisten kirjastojen tapahtumajärjestämistä sekä tähän kytkeytyvää tapahtumaviestintää tapaustutkimuksen kohteena olevan Oulun kaupunginkirjaston kautta. Puolistrukturoitua teemahaastattelua käyttäen sain tuloksiksi Oulun kaupunginkirjaston tapahtumajärjestämisen arvopohjan sekä periaatteiden olevan terveellä pohjalla ja ristiriidattomat sekä Oulun kaupunginkirjaston omien toimintaperiaatteiden kuin yleisen kirjastolain kanssa. Oulun kaupunginkirjaston tapahtumajärjestämistoiminta on aktiivista sekä hyvin organisoitua erillisen tapahtumiin keskittyvän työryhmän, tapahtumatiimin, toiminnan ansiosta. Oulun kaupunginkirjaston tapahtumaviestintää toteutetaan käytössä olevien resurssien puitteissa, jonka johdosta haastateltavat kokivat tehokkaan tapahtumaviestinnän toteuttamisen olevan haastavaa. Tuloksissani kävi ilmi esimerkiksi tehokkaan kohderyhmäviestinnän toteuttamisen olevan haastavaa kaupunginkirjaston käyttöön allokoitujen resurssien puitteissa.

Graphics processing units have massive parallel processing capabilities, and there is a growing interest in utilizing them for generic computing. One area of interest is computationally heavy computer vision algorithms, such as face detection and recognition. Face detection is used in a variety of applications, for example the autofocus on cameras, face and emotion recognition, and access control. In this thesis, the face detection algorithm was accelerated with GPU using OpenCL. The goal was to gain performance benefit while keeping the implementations functionally equivalent. The OpenCL version was based on optimized reference implementation. The possibilities and challenges in accelerating different parts of the algorithm were studied. The reference and the accelerated implementations are depicted in detail, and performance is compared. The performance was evaluated by runtimes with three sets of four different sized images, and three additional images presenting special cases. The tests were run with two differently set-up computers. From the results, it can be seen that face detection is well suited for GPU acceleration; that is the algorithm is well parallelizable and can utilize efficient texture processing hardware. There are delays related in initializing the OpenCL platform which mitigate the benefit to some degree. The accelerated implementation was found to deliver equal or lower performance when there was little computation; that is the image was small or easily analyzed. With bigger and more complex images, the accelerated implementation delivered good performance compared to reference implementation. In future work, there should be some method of mitigating delays introduced by the OpenCL initialization. This work will have interest in the future when OpenCL acceleration becomes available on mobile phones. / Grafiikkaprosessorit kykenevät massiiviseen rinnakkaislaskentaan ja niiden käyttö yleiseen laskentaan on kasvava kiinnostuksen aihe. Eräs alue missä kiihdytyksen käytöstä on kiinnostuttu on laskennallisesti raskaat konenäköalgoritmit kuten kasvojen ilmaisu ja tunnistus. Kasvojen ilmaisua käytetään useissa sovelluksissa, kuten kameroiden automaattitarkennuksessa, kasvojen ja tunteiden tunnistuksessa sekä kulun valvonnassa. Tässä työssä kasvojen ilmaisualgoritmia kiihdytettiin grafiikkasuorittimella käyttäen OpenCL-rajapintaa. Työn tavoite oli parantunut suorituskyky kuitenkin niin että implementaatiot pysyivät toiminnallisesti samanlaisina. OpenCL-versio perustui optimoituun verrokki-implementaatioon. Algoritmin eri vaiheiden kiihdytyksen mahdollisuuksia ja haasteita on tutkittu. Kiihdytetty- ja verrokki-implementaatio kuvaillaan ja niiden välistä suorituskykyeroa vertaillaan. Suorituskykyä arvioitiin ajoaikojen perusteella. Testeissä käytettiin kolmea kuvasarjaa joissa jokaisessa oli neljä eri kokoista kuvaa sekä kolmea lisäkuvaa jotka kuvastivat erikoistapauksia. Testit ajettiin kahdella erilailla varustellulla tietokoneella. Tuloksista voidaan nähdä että kasvojen ilmaisu soveltuu hyvin GPU kiihdytykseen, sillä algoritmin pystyy rinnakkaistamaan ja siinä pystyy käyttämään tehokasta tekstuurinkäsittelylaitteistoa. OpenCL-ympäristön alustaminen aiheuttaa viivettä joka vähentää jonkin verran suorituskykyetua. Testeissä todettiin kiihdytetyn implementaation antavan saman suuruisen tai jopa pienemmän suorituskyvyn kuin verrokki-implementaatio sellaisissa tapauksissa, joissa laskentaa oli vähän johtuen joko pienestä tai helposti käsiteltävästä kuvasta. Toisaalta kiihdytetyn implementaation suorituskyky oli hyvä verrattuna verrokki-implementaatioon kun käytettiin suuria ja monimutkaisia kuvia. Tulevaisuudessa OpenCL-ympäristön alustamisen aiheuttamat viivettä tulisi saada vähennettyä. Tämä työ on kiinnostava myös tulevaisuudessa kun OpenCL-kiihdytys tulee mahdolliseksi matkapuhelimissa.

Tämän tutkielman tavoitteena on esittää määritelmä arkielämän energiatiedon lukutaidolle ja tutkia sitä empiirisesti. Tutkimuksessa selvitetään myös terveyskontekstiin luodun arkielämän terveystiedon lukutaidon seulontavälineen soveltuvuutta energiakontekstiin. Energialukutaito viittaa ihmisten kykyyn ymmärtää energiaan liittyviä asioita, ja siinä on erotettavissa useita tasoja, useimmin tiedollinen, tunneperäinen ja käyttäytyminen. Energiatiedon lukutaidon painopistealueet määräytyvät informaatiotutkimuksen näkökulmasta. Terveystiedon lukutaidon määritelmää soveltaen esitän energiatiedon lukutaidon määritelmäksi, että se on kyky tunnistaa energiatiedon tarve, tunnistaa tiedonlähteitä ja käyttää niitä tarpeellisen tiedon hankkimiseksi, arvioida tiedon laatua ja tilanteeseen sopivuutta, sekä analysoida, ymmärtää ja käyttää tietoa hyvien päätösten tekemisessä energiaan liittyvissä asioissa. Tutkimuksen aineisto kerättiin verkkokyselyllä. Tutkimuksen kohteena ovat Oulun yliopiston lukuvuonna 2016–2017 (n=11381) läsnäolevaksi ilmoittautuneet opiskelijat (n=1390). Vastausprosentti oli 12,2 %. Analyysissa käytettiin ristiintaulukointia, eksploratiivista faktorianalyysia, faktorikeskiarvojen vertailua ja parametrisiä testejä (yksisuuntainen varianssianalyysi, t-testi). Energiatiedon lukutaidon seulontavälineen väittämien yhteispistemääristä muodostetun summamuuttujan pistemäärät noudattivat normaalijakaumaa. Faktorirakenne oli monitahoinen ja muistutti alkuperäistä terveystiedon lukutaidon seulontavälinettä. Faktoreita oli kolme: motivaatio etsiä tietoa (motivaatio), luottamus omiin kykyihin tiedonhankinnassa (luottamus) sekä kyky arvioida tietoa (arviointi). Faktorikeskiarvojen perustella vanhemmat opiskelijat olivat motivoituneempia, mutta arvioivat arviointitaitonsa heikommaksi kuin nuoremmat opiskelijat. Miehet luottivat omiin tiedonhankintataitoihinsa naisia enemmän, mutta naiset olivat miehiä motivoituneempia hankkimaan tietoa. Teknillisen tiedekunnan opiskelijat ja vastaajat, joiden opinnot liittyivät energia-alaan tai sähkömarkkinoihin, saivat korkeat faktorikeskiarvopisteet kaikilla kolmella faktorilla. Tulosten perusteella energiatiedon lukutaidon seulontavälineen soveltaminen tuo lisäarvoa energialukutaidon tutkimukseen. Ryhmien välisiä eroja energiatiedon lukutaidon osa-alueissa (motivaatio, luottamus, arviointi) voidaan hyödyntää energiaan liittyvän viestinnän kohdistamisessa. Tutkimus tuo uutta tietoa informaatiolukutaidon soveltamiseen energiakontekstiin ja tukee terveystiedon lukutaidon seulontavälineen jatkokehittelyä ja soveltamista eri konteksteihin. Tulosten yleistettävyyden kannalta energiatiedon lukutaitoa olisi tärkeää tutkia myös muissa kohderyhmissä.

On pystytty matemaattisesti todistamaan, että aaltojohteessa etenevän aaltoliikkeen tietyt taajuudet katoavat riippuen aaltojohteen hienorakenteesta. Tällöin sanotaan, että aaltojohteen taajuusspektrissä esiintyy aukkoja. Spektri on mahdollista määrittää ratkaisemalla vastaava ominaisarvo-ongelma elementtimenetelmällä. Näin saadaan laskettua spektrin muodostavat ominaisarvokäyrät, jotka ovat samalla aaltojohteen dispersiorelaatioita. Tässä työssä näytetään, kuinka ominaisarvokäyrät käytännössä lasketaan. Lisäksi tutkitaan ominaisarvokäyrien ja niiden muodostamien kaistanleveyksien ja spektriaukkojen käyttäytymistä implementoimalla periodisen aaltojohteen hienorakenteeseen häiriötekijöitä. Työssä käsitellään sekä kaksi- että kolmiulotteista tapausta. Aaltojohteen periodisuussolun geometria ja sen hila muodostetaan Gmsh:lla. Hila viedään FreeFem++:aan, joka laskee vastaavat ominaisarvot. FreeFem++:n ajon aikana muodostetaan MATLAB-skripti, joka visualisoi saadut lopputulokset. Kukin ohjelma esitellään ja niille kirjoitetaan kooditiedostot. Laskennallisissa esimerkeissä tutkitaan ominaisarvokäyrien käyttäytymistä häiriötekijöitä varioimalla. Häiriöttömän periodisuussolun tapauksessa spektri on jatkuva ja se koostuu ominaisarvokäyrien muodostamista risteävistä kaarista. Kun periodisuussolu altistetaan häiriötekijälle, ominaisarvokäyrissä tapahtuu muutos. Riippuen häiriötekijän tyypistä ja muodosta, ominaisarvokäyrät voivat mennä päällekkäin tai loitota toisistaan. Kun ominaisarvokäyrät loittonevat toisistaan tarpeeksi, niiden väliin syntyy kaista- eli spektriaukko. Ominaisarvokäyrien käyttäytyminen on vahvasti sidoksissa häiriötyyppiin. Häiriötyypin muodon vaihtelulla sen sijaan on yleensä hyvin yhdenmukainen vaikutus ominaisarvokäyriin, joka voi olla magnitudiltaan hyvin pientä, hyvin suurta tai jotain siltä väliltä. Tulokset ovat linjassa aaltojohteiden spektreihin liittyvän teorian kanssa. Koska tietyt taajuudet eivät pääse etenemään aaltojohteessa, toimii se eräänlaisena kaistanestosuodattimena. Tuloksia voi käyttää hyödyksi esimerkiksi aaltojohteen hienorakenteen optimoinnissa. / It has been mathematically proven that some frequencies of the wave motion propagating in a waveguide disappear depending on the fine structure of the waveguide. In that case it is said that there are gaps in the frequency spectrum of the waveguide. It is possible to determine the spectrum by solving the associated eigenvalue problem using the finite element method. In this way the eigenvalue curves, which determine the spectrum and also are the dispersion relations of the waveguide can be calculated. In this thesis a way to calculate the eigenvalue curves is represented. The behavior of eigenvalue curves and related bandwidths and spectrum gaps are also researched by implementing a perturbation into the fine structure of the periodic waveguide. Both two- and three-dimensional cases are studied. The geometry of the waveguide’s periodicity cell and its mesh is generated by using Gmsh. The mesh is imported into FreeFem++, in which the eigenvalues are calculated. During the run of FreeFem++ a MATLAB script, which visualizes the results is formed. Each program is introduced and code files are written for them. In computational examples the behavior of the eigenvalue curves is researched by varying perturbations. In the case of a perturbation-free periodicity cell the spectrum is continuous and it consists of crossing curves formed by the eigenvalue curves. When a perturbation exists it has an effect on the eigenvalue curves which may start to overlap or recede from one another depending on a type and a form of the perturbation. When two eigenvalue curves are receded enough from one another, a band gap arises in between them. The behavior of the eigenvalue curves is strongly related to the type of the perturbation. A change in a form of the perturbation usually has very uniform effect on the eigenvalue curves while its magnitude may either be small, great, or something in between. The results are in line with the theory related to the spectrum of waveguides. Because certain frequencies cannot propagate in a waveguide, it is a band-stop filter in a sense. The results can be used for example to optimize the fine structure of the waveguide.

Tämän tutkimuksen aiheena oli vaikutusten visualisointi terveysvaikutteisten tuotteiden televisiomainoksissa. Tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää, kuinka tuotteiden vaikutusmenetelmät sekä käytön seuraukset oli esitetty visuaalisesti, sekä millä visualisoinnin ja audiovisuaalisen kerronnan keinoilla mainokset pyrkivät tekemään myymästään tuotteesta houkuttelevan katsojan silmissä. Tutkimuksen aineisto koostui televisiokanavilla MTV3 ja Nelonen 15.10–21.10.2017 niin kutsuttuun parhaaseen katseluaikaan klo 18–21 esitetyistä, terveyttä edistävien tuotteiden mainoksista. Tutkittavia mainoksia oli yhteensä 61. Tutkimus toteutettiin käyttämällä retorista analyysiä. Lähiluvun avulla tarkasteltiin vielä seitsemää yksittäistä mainosta. Mainoksissa itse tuotteen varsinainen vaikutusmekanismi oli visualisoitu harvoin, yleisempää oli esittää joko karkea graafinen yksinkertaistus tai tuotteen käyttäjän kokema muutos mielentilassa tai käytöksessä. Hallitsevana keinona oli tunteisiin vetoavuus, faktoilla tai tutkimustuloksilla argumentointi oli harvinaista. Mainosten käyttämän retoriikan mukaan tuotteiden käyttö aiheuttaa suuria positiivisia muutoksia käyttäjiensä mielentilassa ja käytöksessä, oleellinen jatkotutkimuksen aihe olisi käyttäjien kokemus näiden väitteiden toteutumisesta käytännössä. Tutkimukseni aineisto oli myös suppeahko, laajempi tilastollinen analyysi antaisi kattavamman ja tilastollisesti merkitsevän kuvan eri visualisoinnin keinojen käytöstä.

Tutkimukseni tavoitteena oli kartoittaa, millä tavoin suomalaiset yliopistot hyödyntävät viestinnässään kuvanjako- ja verkostoitumispalvelu Instagramia. Tutkimusaineistona käytin yliopistojen virallisia Instagram-profiileja ja niissä jaettuja julkaisuja, joita sisällönanalyysin menetelmin luokittelin, teemoittelin, tyypittelin ja kvantifioin. Tutkittavia julkaisuja oli yhteensä 447 kappaletta. Ajallisesti tarkastelu kattoi vuoden 2017 tammi- ja helmikuun. Tutkimuskysymykseni koskivat erityisesti Instagram-viestinnän aktiivisuutta, monipuolisuutta ja vuorovaikutteisuutta. Lisäksi kiinnitin huomiota tiedeviestinnän toteutumiseen, julkaisujen saamiin tykkäysmääriin sekä käyttäjäprofiileista saatuihin tietoihin, joiden perusteella arvioin viestinnän onnistumista ja esitin mahdollisia kehitysehdotuksia. Työni teoreettinen viitekehys rakentui aiemmista tutkittavaa aihetta sivuavista tutkimuksista ja teorioista, jotka kokosin kolmesta keskenään risteävästä tarkastelukulmasta: sosiaalisen median viestinnästä, populaarista tiedeviestinnästä sekä organisaatioviestinnästä. Tutkimusotteeltaan työni edusti empiiristä ja realistista näkökulmaa. Tutkimustulokset osoittivat suomalaisyliopistojen Instagram-viestinnän olevan määrällisesti aktiivista, mutta julkaisutahdiltaan epätasaista. Suurin osa julkaisuista perustui visuaaliselta sisällöltään still-kuviin videojulkaisujen osuuden jäädessä pieneksi. Asianmukaisia hashtageja suomalaisyliopistot hyödynsivät säännöllisesti, ja ne olivat tyypillisesti yliopistojen nimiin viittaavia aihetunnisteita. Sen sijaan toisten Instagram-käyttäjien tägääminen ja heidän tuottamansa sisällön repostaaminen jäivät Instagram-julkaisuissa vähäiseksi. Vaihtelua sisältöihin saatiin käyttämällä vierailevia sisällöntuottajia. Aihepiireiltään Instagram-julkaisut käsittelivät lähinnä yliopistojen omia tapahtumia, yliopiston fyysisiä puitteita ja yliopistossa opiskelua. Opiskelijaelämää ja opiskelijarekrytointia kuvaavat sisällöt jäivät niukaksi. Tieteellistä tutkimusta tai sen tuloksia käsitteli vain 2 % julkaisuista. Vastavuoroiseen keskusteluun rohkaisevat julkaisut jäivät aineistossa vähemmistöön, ja vain joka kymmenes suomalaisyliopistojen Instagram-tileillä esitetyistä kommenteista sai vastauksen. Suomalaisyliopistojen aktiivisempi osallistuminen dialogiin olisi perusteltua. Pystyäkseen vastaamaan yhteiskunnan haasteisiin tiedeorganisaatioiden on kyettävä hyödyntämään perinteisestä poikkeavia viestinnän muotoja. Instagram-viestinnän ydin on muiden sosiaalisen median kanavien tapaan läsnäolossa. Vahvin vaikutus syntyy seuraamalla toisia käyttäjiä, esittämällä heille kysymyksiä ja kehotuksia, vastaamalla heidän kommentteihinsa ja jakamalla edelleen muiden sisältöä sekä tuottamalla itse omia sidosryhmiä palvelevaa ja kiinnostavaa sisältöä, joka houkuttelee seuraamaan, kommentoimaan ja jakamaan edelleen.

<p> Computer system end-users, whether at home or work, have been described as the weakest link in a computer security network. End-users frequently encounter warnings intended to prevent them from engaging in potentially dangerous activities and navigating to potentially malicious sites. However, end-users exhibit behaviors that violate safe computing and Internet use. End-users are either digital natives (born in or after 1982) or digital immigrants (born before 1982). This regression research study addresses the extent to which social behavior (measured by response efficacy, self-efficacy, and social influences) impacts the home computer user&rsquo;s security behavior, controlling for digital natives. A survey was conducted from a random sample of individuals 21 years of age or older who own a personal computer and are responsible for its maintenance and repairs. The survey intended to determine to what extent do response efficacy, self-efficacy, and social influence impact security behavior of the home computer user, controlling for whether the user is a digital native or digital immigrant. The data was analyzed by using hierarchical linear regression. It was determined that when controlling for the effect of being a digital native, response efficacy and social influence were significantly predictive of behavioral intentions, while self-efficacy was not significantly predictive of behavioral intentions. This study shows that home computer users believe that (a) the security process is essential (response efficacy) and (b) they do not want to be seen in a negative light by their peers (social influence) but (c) that they may not actually change their personal behavior (self-efficacy) when making decisions vis-&agrave;-vis the security of their personal computers (security behavioral intentions). It was found that use of persuasive communications can affect the user&rsquo;s security behavioral intention. Despite the implementation of fear appeals, some users have not changed their decision-making process to ensure the security of their systems. </p><p>

Understanding online user engagement is a key challenge for social platforms that support the communal creation or transfer of knowledge and information. Engagement is not only a function of individual attributes but also the result of the social context that derives from platform choices. This dissertation presents several empirical examples of how social context shapes online engagement in social platforms such as social media or online communities. In the first chapter, I investigate how the social network structure influences Twitter users’ information sharing behavior. I reconcile contradictory theories of the diversity of information sharing on social media using data representative of the whole population of Twitter users. In the second chapter, I investigate how online community size impacts users’ platform engagement. By conducting a randomized field experiment on edX, I show a causal influence of community size on individual user’s knowledge-sharing behavior, retention and performance. In the third chapter, I examine how social learning impacts out-group users’ engagement in an online learning community in terms of language and culture. I broaden the scope of my research in this last chapter by studying a context that has received little attention in the platform engagement literature. I use an interdisciplinary multi-method approach in my research that includes social network analysis, randomized field experiment, and econometrics. This dissertation involves a combination of these methods to understand user-behavior in the social platform and introduce interventions to maximize the benefit for digital platform and users alike.

<p> The criminal justice system struggles to remain current with modern technology, and the result is the conviction of innocent victims due to the misinterpretation of digital forensic data. It is common for criminal trials to rely on digital evidence and not uncommon the guilty acquitted based on digital evidence. The research contained in this report covered some of the factors contributing to the misinterpretation of digital forensic data. Among the contributing factors are lack of professional and ethical standards governing digital forensic investigators, inadequate training, outdated equipment, and lack of standardized protocols for analyzing digital evidence. All are problems leading to evidentiary issues, and improper jury decisions based on shaky digital evidence (Sloan, 2015). </p><p> Research conducted for this report also provides recommendations to minimize the risk of digital forensic data misinterpretation. Recommendations included new technology training and establishment of formal ethics training and requirements for all investigators. Other recommendations included adopting the use of behavior analysis and knowledge management during investigations. Results from a 2015 survey to identify the biggest challenges facing digital forensic investigators also included investigator training, new technology and the need to provide digital technology training for prosecutors.</p><p>