Aplikasi Penyembunyian Pesan pada Citra dengan Metode AES Kriptografi dan Enhanced LSB Steganografi
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Pengiriman data melalui internet sangat membutuhkan pengamanan data, selain menggunakan algoritma kriptografi dibutuhkan juga algoritma untuk membuat pihak ketiga tidak mencurigai pengiriman pesan yang terenkripsi sehingga tidak terlihat dengan menerapkan teknologi steganografi. Kombinasi kriptografi dengan steganografi dapat meningkatkan tingkat keamanan data dengan menyembunyikannya ke dalam media lain seperti citra. Penelitian ini menggunakan algoritma Advanced Encryption Standard (AES) sebagai pengaman pesan dengan mengenkripsi data dan algoritma steganografi Enhanced Least Significant Bit (Enhanced LSB) dengan formasi 2-3-3 bit sebagai algoritma penyembunyian pesan ke dalam citra. Pengujian dilakukan dengan mengukur kualitas citra hasil serta membandingkan ukuran citra hasil setelah disisipkan pesan. Hasil dari penelitian ini menyimpulkan algoritma AES dan Enhanced LSB formasi 2-3-3 ini dapat memberikan peningkatan kualitas pengamanan pada suatu media gambar, tanpa mengubah ukuran citra setelah disisip.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.005 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it