Сборник докладов республиканской научно-технической конференции значение информационно-коммуникационных

АХБОРОТ ХАВФСИЗЛИГИ СОҲАСИДА МАШИНАЛИ ЎҚИТИШ 
ТЕХНОЛОГИЯЛАРИНИНГ АҲАМИЯТИ 
С.К. Тошев (мустақил тадқиқотчи, Муҳаммад ал-Хоразмий номидаги ТАТУ) 
Киберхавфсизлик бўйича янги ва ривожланиб бораётган кўплаб янги 
турдаги ҳужумлар ва таҳдидлар ахборот хавфсизлиги соҳасини юқори 
даражадаги тайёр ҳолатда бўлишини талаб этмоқда. Зарарли дастурий 
таъминот, машинали ўқитиш 
(machine learning)
технологиялари, сунъий 
интеллект, бошқа мураккаб алгоритмларни ўз ичига олган янада мураккаб 
киберҳужумлар ҳукуматлар, ҳарбий ёки тижорат ташкилотлари ва 
шахсларнинг маълумотлари ва активларини доимий хавф остида қолдириши 
мумкин. 
2020 йил бутун дунёда кузатилган коронавирус пандемияси сабабли 
онлайн хизматларга бўлган талаб кескин равишда ошди ва бу ўз навбатида 
киберҳужумлар миқдорининг ҳам сезиларли ошишига сабаб бўлди. Молия 
соҳасидаги маълумотларни чоп этувчи FinTech порталининг статистик 
маълумотларига кўра ўтган йилнинг ўзида банк секторига бўлган ҳужумлар 
238% ошган бўлса, булутли хизматлар орқали кўрсатилувчи хизматларга 
бўлган таҳдидлар 2020 йилнинг январь ва апрель ойлари оралиғидаги вақтда 
638% ошган. Фишинг ҳужумларнинг ўсиш кўрсаткичлари ҳам кичик эмас, 
ушбу кўрсаткич 600% миқдорда ошиб кетган. Бу каби ҳолатларни сўнги 
вақтларда Республикамиздаги реклама порталларида жойлаштирилаётган 
ишончсиз савдо эълонлари ва ушбу эълонларда ҳақиқий тизимларнинг 
нусхаси олинган фишинг сайтларга берилаётган ҳаволалар орқали турли 
молиявий фирибгарларнинг тузоғига тушиб қолаётган юртдошларимиз 
сонининг ошиши мисолида ҳам кўришимиз мумкин. 
Ахборот тизимлари ва улар орқали кўрсатилувчи хизматларнинг жадал-
лик билан ортиб бориши, Интернет тармоғида фойдаланувчилар сонининг 
ўсиши ўз навбатида юқорида келтирилган мисоллар сингари ҳолатларнинг 
кўпайишига олиб келади. Бу ўз навбатида ахборот тизимларидаги 
хавфсизликни таъминлаш учун зарур бўлган барча маълумотларни таҳлил 
қилиш жараёнига таъсир этиши ва бу жараён узоқ вақт давом этиши мумкин. 
Миллионлаб файлларни саралаш ҳамда потенциал хавфли бўлганларини 
белгилаш, таҳдидларни аниқлаш ва улар келтириши мумкин бўлган зарар 
кўламини автоматик баҳолаш учун ҳозирги кунда ахборот хавфсизлиги 
соҳасида машинали ўқитиш технологияларига бўлган талаб тобора ортмоқда. 
Машинали ўқитиш соҳаси одатда сунъий интеллектнинг бир қисми 
сифатида қаралади. Ушбу технология ҳисоблаш статистикаси, маълумот-
ларни ажратиб олиш 
(data mining)
ва таҳлил қилиш, маълумотшунослик 
(big 
data)
билан чамбарчас боғлиқ бўлиб, берилган қоида ва шакллар асосида 
компьютерлар томонидан маълумотларни ўрганишга қаратилган. Машинали 
ўқитиш моделлари одатда қоидалар тўплами, усуллар ва мураккаб 
функциялардан иборат бўлиб, улар маълумотларни таҳлил қилиш, маълумот-

---

373 
лардаги узвийликни аниқлаш ёки керакли ҳолатларда башорат қилиш 
жараёнларида 
қўлланилиши 
мумкин. 
Киберхавфсизлик 
соҳасидаги 
муаммоларни ҳал этишда машинали ўқитиш технологияларининг қуйидаги 
усуллари анча самарадор ҳисобланади: 

назорат остида ўрганиш; 

назоратсиз ўрганиш; 

нейрон тармоқлар ва чуқур таҳлилга асосланган ўрганиш (deep 
learning); 
Назорат остида ўрганиш усули маълум қоидалар ва йиғилган маълумот-
лар тўпламининг таҳлилига асосланган. Машинали ўқитиш технологиялари 
орасида кенг қўлланилувчи ушбу усулда таснифлаш ва регрессия усуллари 
асосий роль ўйнайди. Ушбу усуллар ҳужумларни таснифлаш ва келажакда 
амалга оширилиши мумкин бўлган ҳужумларни аниқлаш-башорат қилиш 
жараёнида фойдаланилади. Масалан, хизматларни рад этиш 
(DDoS)
ҳужумларини башорат қилишда ёки сканерлаш 
(scanning)
, сохталаштириш 
(spoofing)
каби тармоқ ҳужумларининг турли синфларини аниқлаш учун 
айнан назорат остидаги ўрганиш усулларидан фойдаланиш мумкин. 
Назоратсиз ўрганиш усулининг асосий вазифаларидан бири маълум бир 
қоидаларга асосланмаган маълумотлар тўплами орасидаги қонуният, 
тузилиш ёки билимларни аниқлашдан иборат. Киберхавфсизлик соҳасига 
қаратилган киберҳужмлар орасида шундай турдаги зарарли дастурий 
таъминот тизимларини бўлиши мумкин-ки, таҳдидларни аниқлаш тизимлари-
дан қочиш учун бу дастурий таъминот таркибида махфий ва автоном 
модулар бўлиши мумкин. Ахборот тизимларига йўналтирилган ҳужумлар 
асосида тўпланган маълумотлар таркибидаги махфий қонуният ва тузилиш-
ларни аниқлашда айнан назоратсиз ўрганиш усулининг таркибига кирувчи 
кластеризация усули анча самарадор ҳисобланади. 
Чуқур таҳлилга асосланган ўрганиш усули машинали ўқитишнинг қисм 
таркиби бўлиб, бу усул сунъий интеллект тизимларида ҳам кенг қўллани-
лади. Ушбу усул кўп қатламли нейрон тармоқлари 
(кирувчи қатлам, бир ёки 
бир неча махфий қатлам, чиқиш қатлами)
билан тўғридан тўғри алоқа ёрда-
мида ўрганиш вазифаларини амалга оширади. Чуқур таҳлилга асосланган 
ўрганиш усули ва анъанавий машинали ўқитиш усулининг асосий фарқ-
ларидан бири бу - хавфсизлик маълумотлари ҳажмининг ошиши натижасида 
маълумотларни қайта ишлаш жараёнида чуқур таҳлилга асосланган усулнинг 
самарадорлиги анча юқоридалигидир. 
Ҳозирги кунда киберхавфсизлик соҳасида тадқиқотчилар томонидан 
тармоққа суқилиб кириш, зарарли трафикларни аниқлаш ва синфларга 
ажратишда айнан чуқур таҳлилга асосланган ўрганиш усулидан кенг 
фойдаланилмоқда.Машинали ўқитиш технологиялари киберхавфсизлик учун 
муҳим технологияга айланди. Машинали ўқитиш кибер таҳдидларни олдини 
олиш, ҳужум шаклларини аниқлаш, реал вақтда кибер жиноятларни тасниф-
лаш ва мураккаб тузилмали ҳужумларни аниқлаш орқали хавфсизлик инфра-
тузилмасини кучайтиради. 

---

374