KOMBINASI ALGORITMA VIGENERE CIPHER DAN ONE TIME PAD PADA KEAMANAN CITRA DIGITAL
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.
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 | 0.000 | 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 | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".