Pengamanan Data Teks Menggunakan Algoritma Modular Multiplication Based Block Chiper
Bibliographic record
Abstract
Pemanfaatan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) saat ini menjadi kebutuhan pokok bagi hampir seluruh penduduk bumi ini, dalam mencari informasi dan berkomunikasi kita akan memanfaatkan TIK. Salah satu pemanfaatan TIK melalui jaringan internet adalah cara pengiriman pesan teks melalui email, sosial media, atau alat komunikasi lainnya. Pesan yang disampaikan dari pengirim ke penerima ada kalanya berupa pesan yang bersifat rahasia sehingga tidak semua pihak dapat melihat pesan tersebut. Namun, seiring dengan berkembangnya hal tersebut berkembang pula pelanggaran atau penyalah gunaan dalam keamanan data yang dikirim seperti dengan cara merusak, menyadap, merubah pesan tersebut untuk tujuan kepentingan si pelaku. Tindakan tersebut dapat membuat informasi atau pesan yang bersifat rahasia dapat dilihat oleh orang yang tidak bertanggung jawab. Dalam menangani masalah keaman data ini, perlu dilakukan penggunaan teknik peningkatan keamanan. Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk mengamankan data adalah dengan menggunakan algoritma Modular Multiplication based Block Chiper (MMB), yang merupakan metode yang sederhana tidak terlalu kompleks namun pesan yang disembunyikan cukup 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.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.004 |
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".