Ўзбекистон республикаси ахборот технологиялари ва коммуникацияларини ривожлантириш вазирлиги муҳаммад ал-хоразмий номидаги


KIBERXAVFSIZLIKDA SUN’IY INTELLEKTDAN FOYDALANISH



Download 7,66 Mb.
Pdf ko'rish
bet152/267
Sana25.02.2022
Hajmi7,66 Mb.
#300373
1   ...   148   149   150   151   152   153   154   155   ...   267
Bog'liq
туплам 21(06.04)

KIBERXAVFSIZLIKDA SUN’IY INTELLEKTDAN FOYDALANISH 
IMKONIYATLARI 
D. Raxmatov (talaba, O‘zMU Jizzax filiali) 
 
Bugungi kunda axborotlar xavfsizligini saqlashda hujum yuzasi juda katta 
bo‘lib, o‘sishda va tez rivojlanishda davom etmoqda. Ma’lumotlar hajmiga qarab, 
xavfni aniq hisoblash uchun tahlil qilinishi kerak bo‘lgan bir necha yuz 
milliardgacha o‘zgaruvchan signallarni o‘z ichiga olishi lozim bo‘ladi. Ammo 
endilikda kiberxavfsizlik holatini tahlil qilish va takomillashtirishda inson omilidan 
foydalanishga to‘g‘ri kelmayapti. 
Yuqoridagi muammolarga javoban, sun’iy intellekt (SI) asosida kiberxavfsizlik 
uchun vositalar paydo bo‘ldi, ular axborot xavfsizligi guruhlarining buzilish 
xavfini kamaytirishga va xavfsizlik holatini samarali ravishda yaxshilashga 
yordam bermoqda. 
SI va machine learning (ML) axborot xavfsizligini ta’minlashning muhim 
texnologiyalariga aylanishi mumkin, chunki ular millionlab voqealarni tezda tahlil 
qila olish bilan birga, turli xil tahdidlardan tortib fishingga olib kelishi mumkin 
bo‘lgan xavfli xatti-harakatlarni aniqlashgacha yordam bera oladi. Zararli kodlarni 
aniqlash va ularni yuklab olishning oldini olishga xizmat qiladi. Ushbu 
texnologiyalar vaqt o‘tishi bilan yangi hujum turlarini aniqlash uchun o‘tmishdan 
olingan ma’lumotlarni o‘rgana olish qobiliyatga ham ega hisobalandi. Xulq-atvor 
tarixi, foydalanuvchilar, aktivlar va tarmoqlarda profillarni yaratilishi sun’iy 


330 
intellektni belgilangan me’yorlardan chetlanishlarni aniqlashga va ularga javob 
berishga imkon beradi. 
Afsuski, bugungi kunda sun’iy intellekt texnologiyalari mashhurligiga 
qaramay, haligacha eski usullardan foydalanish davom etmoqda. Katta 
ma’lumotlar bazasi, cloud, IoT va boshqa har qanday texnologiyalardan farqli 
ularoq, hukumatlar va yirik IT kompaniyalar sun’iy intellektga o‘tish usullarini 
qidirmoqdalar. Ammo sun‘iy intellektning ko'plab takliflari aslida SI testiga mos 
kelmaydi. Ma’lumotlarni tahlil qiladigan va natijalar ma’lum natijalarga olib 
kelinadigan texnologiyalardan foydalanish SI hisoblanmaydi. Haqiqiy SI - bu 
vazifalarni avtomatlashtirish uchun kognitiv qobiliyatlarni ko‘paytirish 
hisoblanadi. 
Axborotlar xavfsizligini saqlashda SI texnlogiyalarni quyidagi muhim farqlar 
bilan ajratish mumkin: 
- SI tizimlari takrorlanuvchi va dinamik bo‘lib, ular ko‘proq tahlil qilishlari 
bilan farqlanadi, tajribadan o‘rganish orqali borgan sari qobiliyatli va avtonom 
bo‘laveradi. 
- Ma’lumotlar analitikasi (MA) esa bu katta miqdordagi ma’lumotlar 
to‘plamlarini maxsus tizimlar va dasturiy ta’minot yordamida o‘z ichiga olgan 
axborotlar to‘g‘risida xulosa chiqarish uchun tekshiradigan statik jarayondir. MA 
takrorlanuvchi yoki o‘z-o‘zini o‘rganish hisoblanmaydi. 
SI olingan va joriy ma’lumotlarga asoslanib tushunadigan, o‘rganadigan va 
harakat qiladigan texnologiyalarni o‘z ichiga oladi. Bugungi kunda SI uch usulda 
ishlaydi: 

Yordamchi razvedka, bugungi kunda keng mavjud bo‘lib, odamlar va 
tashkilotlar amalga oshirayotgan ishlarni takomillashtirishga xizmat qiladi. 

Kengaytirilgan razvedka, bugungi kunda rivojlanishda davom etayotgan 
bo‘lib, odamlar va tashkilotlarga mustaqil bajarish ilojsiz bo’lgan ishlarni 
qilishlariga yordam beradi. 

Avtonom intellekt, kelajak uchun ishlab chiqilgan bo‘lib, o‘z-o‘zidan 
ishlaydigan mashinalarga ega. Bunga misol sifatida o‘zini-o‘zi boshqaradigan 
transport vositalarini misol qilishimiz mumkin. 
SI inson aql-idrokiga ma’lum darajasiga ega deyishimiz mumkin: bilimlar 
ombori, yangi bilimlarni olish mexanizmlari va ushbu bilimlardan foydalanish 
mexanizmlarini keltirishimiz mumkin. Machine Learning, ekspert tizimlari, neyron 
tarmoqlar va chuqur o‘rganish bugungi kunda sun’iy intellekt texnologiyasining 
misollari yoki kichik to‘plamlari hisoblanadi. 
Machine Learning statistik usullardan, kompyuter tizimlariga aniq 
dasturlashtirilmasdan va ma’lumotlardan foydalangan holda “o‘rganish” (masalan, 
ish faoliyatini bosqichma-bosqich yaxshilash) imkoniyatini beradi. Machine 
Learning keng ko‘lamli vazifani emas, balki ma’lum bir vazifani amalga oshirishda 
yaxshi ishlaydi. 


331 
Ekspert tizimlari - bu ixtisoslashgan domen doirasidagi muammolarni hal 
qilish uchun mo‘ljallangan dasturlar. Inson mutaxassislarining fikrlash tarziga 
taqlid qilib, ular tomonidan tuzilgan bilimlar to‘plami orqali betartib qoidalarga 
asoslangan mulohazalar yordamida muammolarni hal qilishadi va qaror qabul qila 
oladi. 
Neyron tarmoqlari biologik ilhomlantiruvchi dasturlash paradigmasidan 
foydalanadi, bu kompyuterga kuzatuv ma’lumotlaridan o ‘rganish imkoniyatini 
beradi. Neyron tarmog‘ida har bir tugun o‘z ishiga nisbatan uning to‘g‘ri yoki 
noto‘g‘riligini ko‘rsatadigan og‘irlikni belgilaydi. So‘ngra yakuniy natija shunday 
og‘irliklar yig‘indisi bilan aniqlanadi. 
Chuqur o‘rganish - bu aniq algoritmlardan farqli o‘laroq, ma’lumotlarni 
namoyish qilishni o‘rganish asosida mashinasozlik usullarining keng oilasining bir 
qismi sanaladi. Bugungi kunda, chuqur o‘rganish orqali tasvirni tanib olish 
ko‘pincha inson mehnatiga qaraganda yaxshiroqdir, masalan, avtonom transport 
vositalari, skaner tahlillari va tibbiy tashxislarni keltirishimiz mumkin. 
SI bizning eng qiyin muammolarimizni hal qilish uchun juda mos keladi, 
xuddi shunday kiberxavfsizlik sohasida ham. Bugungi kunda rivojlanib borayotgan 
kiberhujumlar va qurilmalarning ko‘payishi bilan, machine learning va sun’iy 
intellekt tahdidlarni aniqlashni avtomatlashtirish va an’anaviy dasturiy ta’minotga 
asoslangan yondashuvlarga qaraganda samaraliroq javob berish uchun ishlatish 
mumkin. 
Shu bilan birga, kiberxavfsizlik o'ziga xos muammolarni keltirib chiqaradi: 
- Katta hujum yuzasi; 
- Har bir tashkilot uchun 10 yoki 100 minglab qurilmalar; 
- Yuzlab hujum vektorlari; 
- Inson miqyosidagi muammodan chiqib ketgan ma'lumotlar massasi. 
Sun’iy intellektga asoslanib, kiberxavfsizlik holatini boshqarish tizimi ushbu 
muammolarning ko'pini hal qilishi kerak. Texnologiyalar o‘z-o‘zini o‘rganish 
tizimini doimiy ravishda va mustaqil ravishda axborot tizimlari bo‘yicha 
ma’lumotlarni to‘plashga o‘rgatish uchun mavjuddir. Ushbu ma’lumotlar tahlil 
qilinadi va hujum yuzasiga tegishli millionlab yoki milliardlab signallarning 
naqshlarini o‘zaro bog‘lashni amalga oshirish uchun ishlatish mumkin. 
So‘nggi yillarda SI inson axborot xavfsizligi guruhlarining sa’y-harakatlarini 
ko‘paytirish uchun zarur bo‘lgan texnologiya sifatida paydo bo‘ldi. Odamlar endi 
dinamik korporativ hujum yuzasini yetarli darajada himoya qila olmasliklari 
sababli, sun’iy intellekt bo‘yicha kiberxavfsizlik mutaxassislari tomonidan buzilish 
xavfini kamaytirish va xavfsizlik holatini yaxshilash uchun zarur bo‘lgan tahlil va 
tahdidlarni aniqlashni ta’minlaydi. Xavfsizlik nuqtai nazaridan SI xavfni aniqlay 
oladi va unga ustuvor ahamiyat bera oladi. Tarmoqdagi zararli dasturlarni tezlikda 
aniqlash bilan birgalikda, voqea sodir bo‘lganida javoblarni boshqaradi va 
hujumlarni boshlashdan oldin ularni qaytaradi. SI kiberxavfsizlik guruhlariga 


332 
bizning bilimlarimiz chegaralarini oshiradigan, hayotimizni boyitadigan va 
kiberxavfsizlikni uning qismlari yig‘indisidan kattaroq ko‘rinishda boshqaradigan 
kuchli inson-mashina sherikligini o‘rnatishga imkon beradi. 

Download 7,66 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   148   149   150   151   152   153   154   155   ...   267




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish