Perbandingan Algoritma RSA dengan Algoritma Blowfish Pada Perancangan Aplikasi Keamanan Data
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
Pada perkembangan teknologi informasi yang semakin tinggi dan meningkat, serta zaman yang serba canggih seperti ini dibutuhkan alat untuk mengirim pesan sudah banyak termasuk medianya seperti chatting, line atau sejenisnya sehingga kita bisa mengirim pesan dengan cepat begitu juga sebaliknya. Dari semua kemudahan itu tentu akan sangat berpengaruh ketika kita akan mengirim pesan yang isinya hanya orang-orang tertentu saja yang memiliki hak untuk mengetahui isinya. Salah satu yang harus benar-benar diwaspadai dan hati-hati adalah pesan yang bersifat rahasia karena jika pesan itu tersebar maka akan berdampak buruk pada kita sendiri atau orang lain. Beberapacara dapat digunakan, salah satunya dengan cara mengamankan data informasi dengan menggunakan konsep kriptografi berhubungan dengan aspek keamanan informasi, integritas suatu data. Algoritma kripografi yang akan digunakan untuk menyelesaikan masalah pengamanan informasi atau data yaitu dengan menggunakan metode RSA dan metode Algoritma Blowfish. Hasil enkripsi dari kata UPI YPTK didapatlah hasil dengan menggunakan metode RSA yaitu didapatlah Hasil Desimal : 98 135 98 0 113 9 9 84 98 34 98 0 98 49 113 135, dan hasil dari proses enkripsi menggunakan Algoritma Blowfish yaitu ܬ/*œ|9‹.
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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,012 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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