Новіков, Костянтин АндрійовичNovikov, Kostiantyn2021-09-282021-09-282021-09-27https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/52628Робота публікується згідно наказу Ректора НАУ від 27.05.2021 р. №311/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт здобувачів вищої освіти в репозиторії університету". Керівник проекту: професор, д. т. н., Білецький Анатолій Якович.Мета даної роботи є збільшення ефективності криптографічного захисту інформація на основі потокового шифрування в основі якого використовуються стохастичні матриці Уолша. Застосування таких матриць дає можливість збільшити час знаходження ключа до нескінченності і збільшує захищеність шифру закодованої інформації. Основне завдання роботи полягає в тому, щоб провести аналіз сучасних криптографічних методів захисту інформації за критеріями стійкості, швидкодії та необхідних ресурсів для розрахунків, а також розробити новий алгоритм шифрування який матиме складний ключ шифрування, покращену надійність зашифрованих даних і зможе швидко шифрувати і розшифровувати дані.The purpose of this work is to increase the efficiency of cryptographic protection of information based on streaming encryption based on which stochastic Walsh matrices are used. The use of such matrices makes it possible to increase the time of finding the key to infinity and increases the security of the cipher of encrypted information. The main task of the work is to analyze modern cryptographic methods of information protection according to the criteria of stability, speed and necessary resources for calculations, as well as to develop a new encryption algorithm that will have a complex encryption key, improved reliability of encrypted data and can quickly encrypt and decrypt data.ukкриптографіяcryptographyзахист інформаціїinformation protectionпотокове шифруванняstreaming encryptionсистеми функцій УолшаWalsh function systemстохачтичні матриці Уолшаstochastic Walsh matricesкваліфікаційна роботаqualification workдипломна роботаПотокове шифрування інформації на основі стохастичних матриць УолшаStreaming encryption of information based on stochastic Walsh matricesLearning Object