Comparative analysis of DES and AES implementations in CyberSecurity applications
Notice bibliographique
Résumé
Data encryption is an essential element to a functioning network of networks, otherwise known as the internet. It is important for users to maintain security, whether it be their online assets or secure communication amongst other parties via a network. Data encryption algorithms are put in place to ensure these values, where AES and DES are the two most well known variations. The core purpose of this paper will be to determine why the AES algorithm has proven itself over the DES algorithm as a community preferred standard, mainly in reference to the field of CyberSecurity. This paper will look at the key differences between the DES and AES algorithms. This will include the cost efficiency differences in terms of computational power between the two algorithms, as well as the reason why the AES algorithm is more easily adaptable in today's society. This comparison will be made by dating back to the origins of both algorithms, as well as noting on why AES implementations are typically more accepted in CyberSecurity, as well as other real world sectors such as finance, healthcare and government. Key points will be made on why the DES algorithm has been proven to be susceptible to encryption attacks over time, and why the AES algorithm is able to overcome these faults by looking at their statistical differences in terms of block/key sizes, and the speed at which the algorithms take to encrypt a message. By utilizing real world examples that detail breach attempts on DES algorithms, a clear notion can be established on the weaknesses of the algorithm and how these cons were improved upon through the AES algorithm. This paper will also include the future of both algorithms by comparing them to newer encryption models and techniques, touching on how the currently accepted AES model can continue to be adapted to the newly expected era of technology and cryptography.
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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 | 0,002 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».