В статье рассмотрены подходы, направленные на повышение скорости шифрования данных для алгоритма малоресурсной криптографии Present. Вопрос производительности шифра стоит очень остро тогда, когда необходимо обрабатывать большие объемы информации. Обычно это связано с решением задач по проверке надежности шифра, связанных с выполнением большого количества однообразных действий по зашифровыванию или расшифровыванию блоков данных. Для ускорения этого процесса можно использовать ряд средств и приемов, таких как использование распределенных многопроцессорных вычислений, оптимизация кода, разработка скоростных алгоритмов. В настоящей работе авторы предлагают рассмотреть несколько приемов, использование которых позволяет повысить скорость выполняемых преобразований в 100 раз. Такое большое ускорение достигается за счет замены обращений к массивам данных на использование операций конъюнкции, дизъюнкции, исключающее ИЛИ и т.д. В работе рассматриваются варианты программных реализаций для языков программирования Python и Си. Экспериментально было установлено, что реализация на языке Си с использованием разработанного скоростного алгоритма преобразует информацию в 30 раз быстрее, чем при использовании классической реализации на том же языке программирования. Реализация на языке Python работает еще медленнее: в 3 раза медленнее классической реализации на языке программирования Си и в 100 раз медленнее реализации на языке Си на основе использования разработанного скоростного алгоритма преобразования данных.

The article discusses approaches aimed at increasing the speed of data encryption for the algorithm of low-resource cryptography Present. The issue of cipher performance is very acute when it is necessary to process large amounts of information. This is usually associated with the solution of tasks to verify the reliability of the cipher associated with the implementation of a large number of uniform actions to encrypt or decrypt data blocks. To speed up this process, you can use a number of tools and techniques, such as the use of distributed multiprocessor computing, code optimization, development of high-speed algorithms. In this work, the authors propose to consider several techniques, the use of which allows to increase the speed of the performed transformations by 100 times. Such a great acceleration is achieved by replacing calls to data arrays with the use of conjunction, disjunction, exclusive OR, etc. The paper discusses options for software implementations for the programming languages Python and C. It was experimentally established that an implementation in C using the developed speed algorithm converts information 30 times faster than when using a classic implementation in the same programming language. A Python implementation is even slower: 3 times slower than a classical implementation in the C programming language and 100 times slower than a C implementation based on the use of the developed high-speed data transformation algorithm.