DEVELOPMENT OF HYBRID ENCRYPTION METHOD USING AFFINE CIPHER, VIGENERE CIPHER, AND ELGAMAL ALGORITHM TO SECURE TEXT MESSAGES IN DATA COMMUNICATION SYSTEM
Notice bibliographique
Résumé
With the development of technological advances in this day and age, it definitely requires a security system on messages and data. The way to maintain the security of data, messages or information requires a branch of science in its application, one of which is the algorithm or cryptography method. In its application, it requires more than one stage of the security process, because data security can be done by combining methods in its security techniques. This research aims to develop encryption methods using Affine Cipher, Vigenere Cipher, and ElGamal Algorithm to secure text messages. Affine cipher, Vigenere cipher and ElGamal are cryptography that can encrypt and decrypt text messages. Encryption is changing the message or plaintext into an unreadable message or ciphertext, on the other hand, decryption changes the ciphertext or message that initially cannot be read into a message that can be read or plaintext back in its original form. The result of this research is the development stage by doing three encryption and decryption processes. For the first encryption process using Affine Chiper which produces the initial ciphertext, then re-encrypted using Vigenere Cipher, then the previous encryption results are carried out ElGamal encryption which produces the final ciphertext. Conversely, the decryption process is first on ElGamal, then Vigenere Cipher, and finally Affine Cipher whose decryption results in plaintext back in the form of the initial text message. So that by developing and combining three algorithm methods can increase the security of information and text messages.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».