Penerapan Algoritma OTP dan Algoritma RSA CRT dalam Pengamanan Cintra
Bibliographic record
Abstract
Perkembangan teknologi seperti saat ini memungkinkan setiap orang untuk saling bertukar informasi tanpa ada batasan waktu dan jarak. Kemungkinan yang akan terjadi adanya kebocoran data pada saat proses pertukaran informasi yang dilakukan, oleh karena itu dalam pengiriman data khususnya citra, aspek keamanan, kerahasiaan dan efisiensi penyimpanan data sangat diperlukan. Citra ada yang bersifat rahasia ada yang tidak. Citra yang bersifat rahasia perlu mendapatkan pengamanan agar kerahasiaan gambar tidak diketahui oleh pihak yang tidak berwenang. Salah satu cara untuk melakukan pengamanan citra adalah dengan teknik kriptografi. Kriptografi citra merupakan ilmu dan seni untu menjaga keamanan citra dengan cara penyandian terhadap citra yang akan dikirim dari satu tempat ke tempat lain sehingga bentuk citra tidak dimengerti lagi maknanya. Dalam proses kriptografi banyak algoritma dan metode yang dapat digunakan untuk mengamankan suatu citra, yaitu seperti algoritma One Time Pad dan algoritma RSA CRT enkripsi citra dapat dilakukan dan semua citra berhasil dikembalikan ke bentuk citra asli. Dari penelitian ini dapat disimpulkan algoritma one-time pad dan rsa crt dapat digunakan untuk kriptografi citra dengan efektif.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.039 | 0.020 |
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".