|
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.
Do'stlaringiz bilan baham: |
