Desain Kriftografi Berbasis Graf Temporal Berbobot

Analisis lalu lintas jaringan terenkripsi.

Sistem GTW kami ini menawarkan keunggulan adaptivitas, keamanan yang tinggi dalam menghadapi komputer kuantum, dan keunikan bobot non-linear berbasis waktu. Dibandingkan dengan graph-based cryptography, sistem kami lebih dinamis dan tahan terhadap ancaman kuantum. Sementara itu, meskipun graph neural networks memberikan fleksibilitas dan potensi analisis canggih, pendekatan ini lebih cocok untuk pengenalan pola dan kurang relevan untuk enkripsi murni.

Jika yang menjadi prioritas adalah adaptivitas dan keamanan dalam era komputer kuantum, sistem kami adalah pilihan yang lebih unggul.

F. Strategi Atasi Tantangan

Untuk mengatasi sejumlah tantangan dalam sistem GTW kami ini, ada beberapa strategi bisa diambil:

Optimasi Kompleksitas Komputasi

1. Fungsi Bobot yang Lebih Sederhana

2. Saat ini, fungsi bobot menggunakan kombinasi sinusoidal, modular, dan noise. Anda dapat mengganti fungsi sinusoidal dengan fungsi sigmoid atau tanh untuk mempercepat komputasi sambil tetap menjaga sifat non-linearitas.

3. Alternatif lainnya adalah menggunakan pendekatan tabel lookup untuk prekomputasi nilai fungsi, yang akan mengurangi waktu eksekusi pada runtime.

Algoritma Matriks yang Efisien

1. Untuk menangani matriks adjacency graf berbobot, gunakan dekomposisi LU untuk mempermudah operasi seperti inversi matriks, yang sering kali menjadi bottleneck.

2.