HYBIRD CRYPTOSYSTEM ALGORITMA HILL CIPHER DAN ALGORITMA ELGAMAL PADA KEAMANAN CITRA
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 Teknologi pada saat ini memungkinkan setiap orang untuk saling bertukar informasi tanpa ada batasan waktu dan jarak. Kemungkinan yang akan terjadi adanya kebocoran data pada saat proses pertukaran informasi yang dilakukan, oleh karena itu dalam pengiriman data khususnya citra, aspek keamanan, kerahasiaan dan efesiensi penyimpanan data sangat diperlukan. Jika informasi penting tersebut jatuh ke tangan orang yang salah, maka akan menyebabkan hal yang tidak diinginkan, contohnya manipulasi gambar dengan bentuk yang negatif dan dapat merugikan pemilik gambar. Salah satu metode yang digunakan untuk menjaga keamanan data tersebut adalah kriptografi dengan menggunakan salah satu teknik yaitu Elgamal. Kekuatan algoritma ini terletak pada sulitnya menghitung algoritma diskrit pada bilangan bulat prima yang didalamnya dilakukan operasi pekalian. Dalam penelitian ini, penulis menggabungkan antara Hill Cipher untuk melakukan penyandian enkripsi citra dan Algoritma Elgamal untuk mendekripsi kunci dari Hill Cipher. Citra pertama kali dienkripsi menggunakan Hill Cipher, kemudian kunci Hill Cipher tersebut dienkripsi dengan menggunakan Algoritma Elgamal. Implementasi sistem menggunakan bahasa pemograman Visual Basic Net 2010. Hasil implementasi dengan citra awal dienkrip memiliki waktu 4282.85 Milidetik dengan hasil gambar yang beracak-acak sedangkan citra yang sudah dienkrip akan kembali di deskripsikan yang memiliki waktu 20442.84 Milidetik dengan hasil citra kembali ke awal.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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