在流密码设计中,对密钥流生成器的研究可以归结为对流密码系统中所使用的布尔函数的研究。为了抵抗各种已知密码攻击,流密码系统中所使用的布尔函数须同时满足以下几个性质：平衡性,高非线性度,高代数次数,良好的(快速)代数免疫性,适当的弹性阶以及良好的自相关性质。本论文主要对流密码设计中所使用的具有良好密码学性质的布尔函数进行研究。首先,通过修改Maiorana-McFarland Bent函数类,我们构造了一类变元个数为偶数,满足严格雪崩准则且具有良好整体扩散特征的平衡布尔函数。与同类函数相比,这类函数的非线性度,自相关绝对值指标以及自相关平方和指标均同时优于先前学者的结果。其次,通过修改Tu-Deng函数,我们构造了一类具有良好密码学性质的偶数变元平衡布尔函数。这类函数具有平衡布尔函数的最大代数次数,其非线性度和平衡布尔函数的已知最大非线性度相同。若假设Tu-Deng猜想正确,这类函数具有最优的代数免疫度。再次,我们构造了两类具有良好密码学性质的1阶弹性布尔函数。第一类1阶弹性布尔函数是通过修改Tu-Deng函数得到的,若假设Tu-Deng猜想正确,这类函数至少具有几乎最优的代数免疫度。并且,这类函数的代数次数达到1阶弹性函数的最大值,其非线性度下界优于已知1阶弹性函数的最大非线性度下界。第二类1阶弹性布尔函数是通过修改Tang-Carlet-Tang函数得到的,这类函数具有可证明的最优代数免疫度。并且,这类函数具有1阶弹性布尔函数的最大代数次数,大的非线性度下界以及良好的快速代数免疫性。接着,利用择多逻辑函数,我们构造了一类变元个数为奇数的最优代数免疫平衡布尔函数。并且,这类平衡函数满足严格雪崩准则,是已知的第一类具有最优代数免疫度且满足严格雪崩准则的平衡布尔函数。我们给出了这类函数的非线性度和代数次数。最后,我们给出了一类最简Partial Spread Bent函数的非线性度轮廓的一个下界以及一类Maiorana-McFarland Bent函数的二阶非线性度的一个下界。前者优于Carlet先前给出的结果；后者包含了Gangopadhyay等的已知结果。