KOMBINASI ALGORITMA VIGENERE CIPHER DAN ONE TIME PAD PADA KEAMANAN CITRA DIGITAL
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
Perkembangan dunia teknologi telah membuat penyimpanan dan pengiriman citra digital menjadi lebih mudah dan efisien. Masalah yang timbul adalah permasalahan keamanan informasi seperti privasi dan kerahasiaan. Citra yang disimpan atau didistribusikan dalam bentuk asli sangat rentan terhadap penyadapan, pencurian, serta pengaksesan oleh pihak-pihak yang tidak berhak. Pengamanan terhadap citra dilakukan dengan menggunakan kombinasi algoritma vigenere cipher dan algoritma one time pad, kedua algoritma ini termasuk dalam kriptografi simetris dimana proses kunci enkripsi sama dengan proses dekripsi. Pengacakan dilakukan dengan cara menyilangkan proses kedua algoritma pada baris pixel warna citra dengan menggunakan kunci yang berbeda pada masing masing algoritma. Hasil pengacakan menunjukan bahwa kombinasi kedua algoritma ini bekerja dengan baik karena akan sulit di bobol kuncinya dibandingkan dengan hanya menggunakan satu algoritma saja, akan tetapi semakin besar ukuran dari citra maka sistem keamanan ini akan semakin lambat pula proses enkripsi serta dekripsinya. Implementasi sistem keamanan menggunakan perangkat lunak MicrosoftVisual Basic 2010. Hasil dari sistem ini berupa file citrayang terenkripsi (ciphercitra) yang tidak bisa dimengerti, kemudian file citra kembali normal setelah didekripsi.
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 | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.009 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.002 |
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