SUN'IY INTELLEKT ASOSIDAGI KIBERXAVFSIZLIK TIZIMLARIDA ANOMALIYALARNI ANIQLASHNING YANGI USULLARI
Kalit so'zlar:
Sun’iy intellekt, kiberxavfsizlik, anomaliyalarni aniqlash, chuqur o‘rganish (Deep Learning), neyron tarmoqlar, tarmoq xavfsizligi, kiberhujumlar, ma’lumotlar tahlili, mashinali o‘qitishAnnotatsiya
Mazkur maqolada sun’iy intellekt (SI) texnologiyalari yordamida kiberxavfsizlik tizimlarida anomaliyalarni aniqlashning zamonaviy va samarali usullari tahlil qilingan. Hozirgi kunda kiberhujumlarning murakkablashib borishi an’anaviy qoidaga asoslangan himoya tizimlarining ojizligini ko‘rsatmoqda. Maqolada chuqur o‘rganish (Deep Learning), neyron tarmoqlar va avtokoderlar yordamida tarmoq trafigidagi g‘ayritabiiy holatlarni real vaqt rejimida aniqlash mexanizmlari o‘rganilgan. Tadqiqot doirasida ma’lumotlar to‘plamini qayta ishlash, xususiyatlarni ajratib olish va modelning aniqligini oshirishga qaratilgan yangi yondashuvlar taklif etilgan. Olingan natijalar SI asosidagi tizimlar kiberxavfsizlikda noto‘g‘ri ijobiy (false-positive) natijalarni kamaytirish va tahdidlarni erta bosqichda bartaraf etishda yuqori samaradorlikka ega ekanligini tasdiqlaydi.
Foydalanilgan adabiyotlar
1. Smith J., Johnson A. Deep Learning for Network Intrusion Detection. Journal of Cybersecurity, 2024.
2. Rahimov B. O'zbekistonda kiberxavfsizlik holati va istiqbollari. Axborot texnologiyalari jurnali, 2025.
3. Lee S., Kim H. Hybrid AI Models in Real-time Threat Analysis. IEEE Transactions on Information Forensics, 2023.
