PERANCANGAN APLIKASI KEAMANAN PESAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ELGAMAL DENGAN MEMANFAATKAN ALGORITMA ONE TIME PAD SEBAGAI PEMBANGKIT KUNCI
Bibliographic record
Abstract
Pengamanan pesan diperlukan dalam rangka untuk mencegah pesan yang didistribusikan dapat dibuka oleh pihak lain yang tidak berkepentingan di mana pada akhirnya dapat mengancam kemanan dan kenyamanan dari si pengirim maupun penerima pesan tersebut. Untuk mengamankan pesan tersebut dalam dilakukan penerapan ilmu kriptografi yang bertujuan untuk mengubah pesan asli (plaintext) menjadi pesan terenkripsi (ciphertext), di mana untuk membukapesan tersebut memerlukan kunci.Algoritma One Time Paddikenal dengan nama holygrail algorithm dikarenakan algoritma kriptografi One Time Pad adalah algoritma yang sempurna yang tidak bisa dipecahkanbiarpun begitu algoritma One Time Pad memiliki kelemahan dalam menjaga kerahasiaan atau keamanan kunci sehingga harus diberikan pengamanan pada kunci agar kunci dari OTP itu selama pengiriman terjaga kerahasiaanya. Sedangkan pada algoritma asimetri atau kunci publik ada algoritma Elgamal yang juga mempunyai keamanan yang tinggi karena kompleksitas algoritmanya.Dengan disuper enkripsikannya algoritma one time pad dan ElGamal tersebutdapat meningkatkan keamanan pada pesan dan juga dapat menjaga kerahasiaan atau keamanan kunci dari one time pad selama proses pengiriman pesan dan kunci
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 | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.008 |
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".