ALGORITMA VIGENERE CIPHER DAN HILL CIPHER DALAM APLIKASI KEAMANAN DATA PADA FILE DOKUMEN
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Perkembangan kriptografi terus berlanjut walaupun algoritma yang terkemuka dan dinilai kompleks sudah mulai bisa dipecahkan. Algoritma- algoritma kriptografi klasik seperti Hill Cipher dan Vigenere Cipher pin memiliki kelemahan akan kriptanalisis. Algoritma hill cipher dan vigenere cipher merupakan salah satu metode dari beberapa metode yang digunakan untuk melakukan kerahasian data, hill cipher adalah algoritma keamanan data menggunakan perhitungan perkalian matriks, sedangkan vigenere cipher adalah algoritma yang melakukan enkripsi sekaligus sebuah teks yang terdiri dari beberapa huruf. Jika kedua algoritma diatas dikombinasikan dalam sebuah aplikasi keamanan data, maka akan lebih sulit memecahkan sandinya bila dibandingkan dengan hanya menggunakan satu algoritma saja. Penggabungan antara dua algoritma tersebut menjadi sebuah solusi untuk memperkuat algoritma menjadi lebih sulit untuk dapat dipecahkan dan untuk mengecoh kriptanalisis. Filet eks yang telah diamankan menggunakan Algoritma Vigenere Cipher akan diamankan lagi menggunakan Algoritma Hill Cipher. Implementasi sistem menggunakan perangkat lunak Visual Basic.Net 2010. Hasil dari sistem ini berupa file yang ter-enkripsi (cipherfile) yang tidak bisa dimengerti. Kemudian fileteks kembali normal setelah di-dekripsi.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,286 | 0,572 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle