ANALISA ALGORITMA ELGAMAL DALAM PENYANDIAN DATA SEBAGAI KEAMANAN DATABASE
Bibliographic record
Abstract
Perkembangan dunia informasi saat ini semakin cepat memasuki berbagai bidang, yang berusaha memanfaatkan teknologi informasi masa kini. Masalah keamanan dan kerahasiaan database merupakan salah satu aspek penting dari suatu sistem informasi. Sebuah informasi hanya ditujukan bagi pihak – pihak tertentu, hal tersebut terkait dengan bagaimana informasi tidak dapat di akses oleh orang yang tidak berhak. File Database adalah kumpulan file-file yang mempunyai kaitan antara satu file dengan file yang lain sehingga membentuk satu bangunan data untuk menginformasikan satu perusahaan, instansi dalam batasan tertentu untuk membentuk data baru dan informasi. Algoritma Elgamal merupakan algoritma yang diperkuat logaritma diskritnya dengan berdasarkan konsep kunci publik. Algoritma ini pada umumnya digunakan untuk digital signature, kemudian dimodifikasi sehingga bisa digunakan untuk enkripsi dan dekripsi. Pada proses ekripsi database Pesan tersebut sebelumnya harus dikonversikan dalam kode ASCII terlebih dahulu karena algoritma ElGamal menggunakan bilangan bulat dalam perhitungannya. Pesan yang dienkripsi tersebut kemudian dikirimkan kepada penerima pesan yang mempunyai kunci rahasia untuk mendekripsikan pesan yang telah dienkripsi. Keamanan algoritma Elgamal secara teknis terletak pada kesulitan perhitungan logaritma diskrit pada modulo prima yang besar, sehingga upaya untuk menyelesaikan masalah logaritma ini menjadi sulit untuk dipecahkan. Dengan menggunakan metode Algoritma Elgamal, proses enkripsi file database yang akan di enkripsi adalah isi data pada tabel (cipherteks), file database masih dapat dibuka dan dilihat akan tetapi isi data pada tabel tidak bisa dibaca, kemudian proses dekripsi untuk mengembalikan file database yang telah di enkripsi kembali menjadi file awal (plainteks).
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 | 0.004 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".