ANALISIS HYBRID CRYPTOSYSTEM ALGORITMA ALGORITMA RSA DAN TRIPLE DES
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
Keamanan data sangat dibutuhkan dalam hal berkomunikasi. Untuk menjamin keamananan data dibutuhkan teknik untuk menyadikan data dan informasi yang disebut dengan Kritografi. Penelitian ini bertujuan untuk mengalisis proses Hybrid Didalam Kritografi simetris dan Asimetris yang mengunakan Algoritma RSA dan Algoritma Triple DES. Hal ini dapat meningkatkan keamanan data sehingga data menjadi lebih terjaga kerahasiaannya. Metode yang digunakan Algoritma RSA (Riverst – Shamir- Adleman) ini merupakan algoritma asimetris menggunakan sistem bilangan prima secara Acak dalam proses keamanannya dan Algoritma Triple DES yang disebut jugan dengan algoritma simetris adalah metode OFB (Output feeback), dan sehingga ketika kedua algoritma ini digabungkan dalam proses Hybrid maka keamanan datanya semakin akurat. Analisis Hybrid Kriptosistem algoritma RSA dan algoritma Triple DES menunjukan bahwa data yang dibuat secara text akan dienkripsi menjadi chipertext dengan menggunakan kedua metode tersebut dan di deskripsikan kembali. Sehingga keamanan data nya relative aman.
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 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.014 |
| Open science | 0.009 | 0.003 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
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