Development of Dynamic Key Based on Pseudo-Random Algorithm in Vigenere Cipher for Hybrid Vigenere-ElGamal Encryption to Secure Documen Data
Notice bibliographique
Résumé
The security of digital documents has become increasingly critical in line with the growing threats to the confidentiality and integrity of information. This study aims to develop a hybrid cryptographic system that combines the Vigenère Cipher with dynamic keys generated through the Linear Congruential Generator (LCG) and the ElGamal algorithm. The application of dynamic keys in the Vigenère Cipher enhances randomness and reduces predictability, while the ElGamal algorithm strengthens protection through public-key cryptography. The system was designed and implemented as a desktop application using Visual Basic .NET Framework 4.0, supporting the encryption and decryption of PDF, DOCX, and XLSX files. Each data byte is processed according to the algorithm sequence stored in a hybrid file format, ensuring accurate decryption results. Experimental testing demonstrated that the system can successfully restore encrypted documents to their original form without data loss, thereby maintaining document integrity. However, the ciphertext size increased to nearly three times that of the original file due to the ElGamal mechanism, which produces two values for each byte. This study concludes that the hybrid Vigenère–ElGamal method with LCG-based dynamic keys can effectively enhance the security of digital document encryption, although it results in a larger ciphertext size.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».