ANALISIS HYBRID CRYPTOSYSTEM ALGORITMA ALGORITMA RSA DAN TRIPLE DES
Notice bibliographique
Résumé
Keamanan data sangat dibutuhkan dalam hal berkomunikasi. Untuk menjamin keamananan data dibutuhkan teknik untuk menyadikan data dan informasi yang disebut dengan Kritografi. Penelitian ini bertujuan untuk mengalisis proses Hybrid Didalam Kritografi simetris dan Asimetris yang mengunakan Algoritma RSA dan Algoritma Triple DES. Hal ini dapat meningkatkan keamanan data sehingga data menjadi lebih terjaga kerahasiaannya. Metode yang digunakan Algoritma RSA (Riverst – Shamir- Adleman) ini merupakan algoritma asimetris menggunakan sistem bilangan prima secara Acak dalam proses keamanannya dan Algoritma Triple DES yang disebut jugan dengan algoritma simetris adalah metode OFB (Output feeback), dan sehingga ketika kedua algoritma ini digabungkan dalam proses Hybrid maka keamanan datanya semakin akurat. Analisis Hybrid Kriptosistem algoritma RSA dan algoritma Triple DES menunjukan bahwa data yang dibuat secara text akan dienkripsi menjadi chipertext dengan menggunakan kedua metode tersebut dan di deskripsikan kembali. Sehingga keamanan data nya relative aman.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».