Pengamanan Data Teks Menggunakan Algoritma Modular Multiplication Based Block Chiper
Notice bibliographique
Résumé
Pemanfaatan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) saat ini menjadi kebutuhan pokok bagi hampir seluruh penduduk bumi ini, dalam mencari informasi dan berkomunikasi kita akan memanfaatkan TIK. Salah satu pemanfaatan TIK melalui jaringan internet adalah cara pengiriman pesan teks melalui email, sosial media, atau alat komunikasi lainnya. Pesan yang disampaikan dari pengirim ke penerima ada kalanya berupa pesan yang bersifat rahasia sehingga tidak semua pihak dapat melihat pesan tersebut. Namun, seiring dengan berkembangnya hal tersebut berkembang pula pelanggaran atau penyalah gunaan dalam keamanan data yang dikirim seperti dengan cara merusak, menyadap, merubah pesan tersebut untuk tujuan kepentingan si pelaku. Tindakan tersebut dapat membuat informasi atau pesan yang bersifat rahasia dapat dilihat oleh orang yang tidak bertanggung jawab. Dalam menangani masalah keaman data ini, perlu dilakukan penggunaan teknik peningkatan keamanan. Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk mengamankan data adalah dengan menggunakan algoritma Modular Multiplication based Block Chiper (MMB), yang merupakan metode yang sederhana tidak terlalu kompleks namun pesan yang disembunyikan cukup 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».