MASHINALI OʻQITISH USULLARI ASOSIDA XOSTNING XAVFSIZLIGINI BAHOLASH, MODEL VA ALGORITMLARINI ISHLAB CHIQISH
DOI:
https://doi.org/10.47390/SPR1342V6SI1Y2026N54Ключевые слова:
kiberxavfsizlik, xost xavfsizligi, mashinali oʻqitish, anomaliyalarni aniqlash, axborot tizimlari.Аннотация
Maqolada xost darajasidagi axborot tizimlarining kiberxavfsizlik holatini baholash uchun mashinali oʻqitish usullariga asoslangan yondashuv taklif etilgan. Anʼanaviy qoidalarga va signaturalarga asoslangan himoya vositalari yangi va nomaʼlum tahdidlarni aniqlashda samarasiz boʻlib qolmoqda. Shu sababli, tizim jurnallari, resurslardan foydalanish koʻrsatkichlari va tarmoq faoliyati maʼlumotlari asosida intellektual baholash modeli ishlab chiqildi. Klassifikatsiya va anomaliyalarni aniqlash algoritmlari yordamida xostning kiberxavf darajasini avtomatik baholash imkoniyati yaratildi. Taklif etilgan yondashuv amaldagi kiberhimoya tizimlarini takomillashtirishda qoʻllanilishi mumkin.
Библиографические ссылки
1. Stallings W., Brown L. Computer Security: Principles and Practice — axborot tizimlari xavfsizligi, xost va tarmoq darajasida himoya usullari.
2. Sommer R., Paxson V. Outside the Closed World — signaturaga asoslangan himoya tizimlarining cheklovlari va mashinali o‘qitishga asoslangan IDS muammolari.
3. Bishop C.M. Pattern Recognition and Machine Learning — mashinali o‘qitishning nazariy asoslari, klassifikatsiya usullari va modellar tuzilishi.
4. Mitchell T.M. Machine Learning — nazoratli va nazoratsiz mashinali o‘qitish usullari, klassifikatsiya prinsiplari.
5. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning — ma’lumotlarni oldindan qayta ishlash, normallashtirish va tahlil usullari.
6. Buczak A.L., Guven E. A Survey of Data Mining and Machine Learning Methods for Cyber Security Intrusion Detection — kiberxavfsizlikda mashinali o‘qitish usullarining tahlili va qo‘llanilishi.
7. Chandola V., Banerjee A., Kumar V. Anomaly Detection: A Survey — anomaliyalarni aniqlash usullari va ularning kiberxavfsizlikda qo‘llanilishi.
8. Scarfone K., Mell P. NIST SP 800-94: Guide to Intrusion Detection and Prevention Systems — IDS/IDPS tizimlari, jurnallar va monitoring masalalari.
9. Behl A., Behl K. Cyberwar — kiberxavflar, inson omili va xavflarni boshqarish masalalari.
10. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning — mashinali o‘qitish va intellektual modellarning zamonaviy yondashuvlari, xavflarni baholash masalalari.
