HYBIRD CRYPTOSYSTEM ALGORITMA HILL CIPHER DAN ALGORITMA ELGAMAL PADA KEAMANAN CITRA
Bibliographic record
Abstract
Perkembangan Teknologi pada 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 efesiensi penyimpanan data sangat diperlukan. Jika informasi penting tersebut jatuh ke tangan orang yang salah, maka akan menyebabkan hal yang tidak diinginkan, contohnya manipulasi gambar dengan bentuk yang negatif dan dapat merugikan pemilik gambar. Salah satu metode yang digunakan untuk menjaga keamanan data tersebut adalah kriptografi dengan menggunakan salah satu teknik yaitu Elgamal. Kekuatan algoritma ini terletak pada sulitnya menghitung algoritma diskrit pada bilangan bulat prima yang didalamnya dilakukan operasi pekalian. Dalam penelitian ini, penulis menggabungkan antara Hill Cipher untuk melakukan penyandian enkripsi citra dan Algoritma Elgamal untuk mendekripsi kunci dari Hill Cipher. Citra pertama kali dienkripsi menggunakan Hill Cipher, kemudian kunci Hill Cipher tersebut dienkripsi dengan menggunakan Algoritma Elgamal. Implementasi sistem menggunakan bahasa pemograman Visual Basic Net 2010. Hasil implementasi dengan citra awal dienkrip memiliki waktu 4282.85 Milidetik dengan hasil gambar yang beracak-acak sedangkan citra yang sudah dienkrip akan kembali di deskripsikan yang memiliki waktu 20442.84 Milidetik dengan hasil citra kembali ke awal.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.005 |
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".