Rivest Shamir Adleman (RSA) Hybrid Algorithm System and the deep Blum Blum Shub (BBS) Algorithm Securing E-Absence Database Files
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
Sistem E-Absensi telah menjadi solusi efisien dalam memantau kehadiran individu di berbagai institusi. Namun, tantangan baru muncul terkait keamanan dan privasi data dalam pengelolaan file database E-Absensi. Menghadapi risiko potensial seperti peretasan dan kebocoran data, pengamanan data menjadi hal yang sangat penting. Oleh karena itu, dalam penelitian ini, kami mengusulkan penerapan hybrid sistem yang menggabungkan kekuatan Algoritma Rivest Shamir Adleman (RSA) dan Algoritma Blum Blum Shub (BBS) untuk meningkatkan keamanan file database E-Absensi. RSA adalah algoritma kriptografi yang banyak digunakan untuk enkripsi dan tanda tangan digital. Di sisi lain, BBS adalah algoritma pembangkitan bilangan acak yang memiliki tingkat keamanan yang kuat. Kombinasi dari keduanya dalam bentuk hybrid sistem diharapkan dapat memberikan tingkat keamanan yang lebih tinggi dalam pengamanan data E-Absensi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan hybrid sistem RSA dan BBS dalam konteks mengamankan file database E-Absensi. Penelitian ini menguraikan konsep dasar dari kedua algoritma tersebut dan bagaimana mereka dapat diintegrasikan. Hasil dari penelitian ini adalah Kombinasi algoritma Rivers, Shamir, Adleman (RSA) dan algoritma Blum Blum Shub (BBS) dalam hybrid sistem meningkatkan keamanan dalam proses penyandian pesan
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 | 0.005 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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