ALGORITMA VIGENERE CIPHER DAN HILL CIPHER DALAM APLIKASI KEAMANAN DATA PADA FILE DOKUMEN
Bibliographic record
Abstract
Perkembangan kriptografi terus berlanjut walaupun algoritma yang terkemuka dan dinilai kompleks sudah mulai bisa dipecahkan. Algoritma- algoritma kriptografi klasik seperti Hill Cipher dan Vigenere Cipher pin memiliki kelemahan akan kriptanalisis. Algoritma hill cipher dan vigenere cipher merupakan salah satu metode dari beberapa metode yang digunakan untuk melakukan kerahasian data, hill cipher adalah algoritma keamanan data menggunakan perhitungan perkalian matriks, sedangkan vigenere cipher adalah algoritma yang melakukan enkripsi sekaligus sebuah teks yang terdiri dari beberapa huruf. Jika kedua algoritma diatas dikombinasikan dalam sebuah aplikasi keamanan data, maka akan lebih sulit memecahkan sandinya bila dibandingkan dengan hanya menggunakan satu algoritma saja. Penggabungan antara dua algoritma tersebut menjadi sebuah solusi untuk memperkuat algoritma menjadi lebih sulit untuk dapat dipecahkan dan untuk mengecoh kriptanalisis. Filet eks yang telah diamankan menggunakan Algoritma Vigenere Cipher akan diamankan lagi menggunakan Algoritma Hill Cipher. Implementasi sistem menggunakan perangkat lunak Visual Basic.Net 2010. Hasil dari sistem ini berupa file yang ter-enkripsi (cipherfile) yang tidak bisa dimengerti. Kemudian fileteks kembali normal setelah di-dekripsi.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.007 |
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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".