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

AXBOROT XAVFSIZLIGIDA TANIB OLISHNING AMALIY 
DASTURLARI VA ULARNING TAHLILI 
A.A. Rahmatjonov (magistr, O’zbekiston Xalqaro Islom akademiyasi) 
T. Jumayev (dotsent, O’zbekiston Xalqaro Islom akademiyasi) 
Hozirgi kunda axborot xavfsizligini ta’minlash, ayniqsa turli obyektlarni tanib 
olish tizimlari va ularning monitoringi katta ahamiyat kasb etmoqda. Zamonaviy 
texnologiyalar kun sayin jadal rivojnalayotgan bir davrda shaxsni, obyektlarni 
tanib olish va olingan ma’lumotlar asosida turli tahlillar turli sohalarda keng 
imkoniyatlar yaratib bermoqda. Masalan marketing, internet tijorat sohasida ham 
tanib olish tizimlaridan keng foydalanish allaqachon boshlangan. 

---

292 
Tasvirlarni tanib olish reklama va marketingning istiqbolli yo'nalishidan biri 
hisoblanadi. Neyron tarmoqlari bir necha soatlar ichida obyetlarni bilib olishga 
imkon beradi, bu holat ko’p sonlik mutaxassislardan iborat guruhlarni va bir necha 
oy davomida izlanishlar olib borishni taqozo qiladi. Masalan, Rossiyaning 
“YouScan” singari ijtimoiy tarmoqlarni monitoring qilish tizimi ijtimoiy 
tarmoqlarda brendlarni kuzatib, tahlil qilib boradi.
YouScan - 2009 yildan beri ijtimoiy tarmoqlarni monitoring qilish va tahlil 
qiluvchi xalqaro kompaniya.SaaS platformasi YouScan turli ijtimoiy tarmoqlar, 
bloglar va onlayn ommaviy axborot vositalarida, forumlarda va turli saytlarda 
matnli va vizual brend eslatmalarini o’zining maxsus tanib olish algoritmlari va 
dasturiy vositalari yordamida monitoringini va tahlilini taqdim etadi. 
U hatto Coca-Cola, Nestle, McDonalds, va Google kabi yetakchi jahon 
brendlari ehtiyojlarini qondiradigan aqlli ijtimoiy media monitoring yechimlarini 
taqdim etadi. 
YouScanning monitoring tizimi ijtimoiy tarmoqlarda va onlayn ommaviy 
axborot vositalarida brendlarning eslatmalarini osonlikcha kuzatib borish, 
xaridorlarning qiziqishini topish, foydalanuvchilarning muammolariga javob berish 
va iste'molchilarning mahsulot va xizmatlar haqidagi tasavvurlarini tahlil qilish 
imkoniyatini beradi. Undan tashqari, bu nafaqat izohlar matnida, balki 
fototasvirlarda ham amalga oshiriladi va mahsulot haqida ma'lum xulosalar 
chiqarishga yordam beradi.
Tasvirlarni tanib olish tibbiyot sohasida ham haqiqiy yutuqqa aylandi. Ko'p 
hollarda kompyuterlar hatto eng tajribali shifokorlar ham payqamay qolgan 
narsalarni payqashga qodir. Ular o'ziga xos yordamchi vazifasini bajaradilar, 
ularning "texnik" fikri shifokorning farazini tasdiqlaydi yoki yanada aniqroq tahlil 
natijalarini taqdim etadi.
Bir qancha davlatlarda, masalan Rossiyada KT, MRI va PET tasvirlarida 
saraton kasalligini aniqlash uchun amaliy dasturiy ta'minot tizimlari ishlab 
chiqilgan bo’lib, buning uchun minglab belgilangan tasvirlar neyron tarmog'lari 
orqali o'tkaziladi, shundan so'ng yangi tasvirlarni tanib olish aniqligi 95-97% gacha 
oshadi. 
Tanib olish tizimlari nafaqat shaxslarni tanib olishda balki, avtotransport va 
yo’lovchilar xavfsizligida ham muhim ahamiyatga ega.
1-rasm. “Adidas” logotipini qidirishda “YouScan” egalari qo'lidagi smartfonlar orqali 
suratlarni filtrlaydi 
Avtoulovni, piyodalarni, yo'l belgilarini va svetoforlarni real vaqt rejimida 
tanib olish uchun bitta videokamera kifoya qiladi. Biroq, katta tezlik paytida 

---

293 
bunday tanib olish juda ko'p resurs talab qiladigan vazifa bo'lib, unga 
ixtisoslashgan protsessor kerak. Toshiba bir necha yildan buyon shunday 
protsessorlarning 
turlarini 
ishlab 
chiqarmoqda. Ular 
bitta 
kamerada 
harakatlanuvchi tasvir asosida 3D modelni yaratadi va shu bilan yo'lda noma'lum 
to'siqlarni sezadi. 
 
2-rasm. Viskonti protsessorlari rasmdagi zonalarni ajratib ko'rsatish, ularni tasniflashga 
mo’ljallangan 
Hozirgi kunda tanib olish jarayonlari uchun eng ko’p qo’llanilayotgan 
qurilma bu albatta dronlardir. Uchuvchisiz qurilma ya’ni dronlar obyektni tanib 
olish, ko'ngil ochish uchun ham, yoki ilmiy maqsadlarda ham qo'llanilmoqda. 
Uning afzallik jihatlaridan asosiy jihati bu albatta masofadan boshqarishdir.
Norvegiyaning eSmart Systems kompaniyasi aqlli tarmoq yechimlarini ishlab 
chiqdi. Kompaniyaning loyihalaridan biri – “Connected Drone” - elektr uzatish 
tarmoqlarida muammolarni bartaraf qilish uchun dronlardan foydalaniladi. Dronlar 
elektr tarmoqlarining elementlarini tanib olishga moslashgan bo’lib, ular 
simlarning, izolyatorlarning va elektr uzatish liniyalarining boshqa qismlarining 
butligini tekshiradi. Bu, ayniqsa, shahar yoki korxonalarning elektr ta'minoti 
tarmoqqa bog'liq bo'lganda tezkor xatolarni lokalizatsiya qilish uchun juda 
muhim. Elektr uzatish liniyalari tez-tez borish qiyin bo'lgan joylarda qurilishini 
inobatga olsak, balandliklar yoki tog'da biror joyda muammolarni bartaraf qilish 
uchun dronlarni yuborish odamlar jamoasini yuborishdan ko'ra ancha samarali 
yechimdir.
 
3-rasm. ESmart uchuvchisiz uchar qurilmalari energetika infratuzilmasini topadi va agar 
zarar aniqlansa, operatorga ogohlantirish qoldiradi 
Hulosa o’rnida shuni aytish mumkinki, axborot xavfsizligida tanib olish 
muhim ahamiyatga ega. Shaxsni, obyektlarni tanib olib, bu orqali turli sohalarda 
turli tahlillar va natijalarga erishish mumkin. Tanib olishning zamonaviy, amaliy 
dasturiy ta’minotlari va algoritmlari yordamida ko’plab sohalarda ijobiy natijalarga 
erishish mumkin. 

---

294 
Foydanilgan adabiyotlar ro’yhati: 
1.Jain A.,Bhattacharjee S.“Address block location on envelopes using gabor filters”vol.25, 
no.12,1992. 
2.Jain A.,Ratha N., Lakshmanan S.“Object detection using gabor filters”,Pattern 
Recognition, vol. 30, pp. 295-309,1997. 
3.Weldon T. P., W. E. Higgins, and D. F. Dunn, “Gabor filter design for multiple texture 
segmentation,” Optical Engineering, vol. 35, no. 10, pp. 2852-2863, Oct. 1996. 
4.Jumaev Turdali Saminjonovich, Mahkamov Anvarjon Abdujabborovich (2020). 
Algorithm for extraction of identification features in ear recognition. international journal of 
innovations in engineering research and technology, 7(5), 216-220 
5.Jumayev T. S., Mirzayev N. S., Makhkamov A. S. Algorithms for segmentation of color 
images based on the allocation of strongly coupled elements //Studies of technical sciences. – 
2015. – №. 4. – С. 22-27. 
6.Jumaev Turdali Saminjonovich, & Mahkamov Anvarjon Abdujabborovich. (2020). 
Human personal identification algorithms from the image of the ear. International Engineering 
Journal For Research & Development, 5(6), 5. https://doi.org/10.17605/OSF.IO/DZMCP 
7.Saminjonovich Jumayev Turdali, Irgashevich Alimjon Dadamuhamedov. (2020).
Creation of electronic programs on the sanctuary of al-Hakim al-Termizi. The Light of Islam: 
1(30). Available at: https://uzjournals.edu.uz/iiau/vol2020/iss1/30 
8.Saminjonovich, J. T., Irgashevich, A. D. (2020). Creation of electronic programs on the 
sanctuary of al-Hakim al-Termizi. The Light of Islam, 2020(1), 215-222.