axborot xavfsizligi va sun'iy intellekt

DOCX 5 стр. 855,1 КБ Бесплатная загрузка

5 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 855,1 КБ

Тип файла DOCX

Страницы 5

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 5

toshken davlat iqtisodiyot universiteti maxmodov shohrux kenjaboy o’g’li email:scopjaaan@mail.com axborot xavsizligida suniy intellekt va mashinali organish algaritmlarini qollanilishi annotatsiya: axborot xavfsizligi — bu hozirgi zamonning eng muhimmasalalaridan biri bo'lib, sun'iy intellekt (si) va mashinani o'rganish (mo) texnologiyalarining rivojlanishi bu sohadagi xavfsizlikni yangi darajaga ko'tardi. ushbumaqolada, axborot xavfsizligini ta'minlashda sun'iy intellekt va mashinani o'rganishningahamiyati va ularning qo'llanilishi ko'rib chiqiladi. si va mo algoritmlari yordamidakiberxavfsizlik tizimlari mustahkamlanadi, kiberhujumlar aniqlanadi va oldini olishtizimlari optimallashtiriladi. sun'iy intellektning potentsiali, masalan, anomal faoliyatnianiqlash, tahdidni prognoz qilish va avtomatik javob tizimlarini yaratish orqali axborotxavfsizligini yaxshilash imkoniyatlarini ochadi аннотация: из-за роста числа кибератак, кибербезопасность становится ключевым вопросом для любого предприятия. искусственный интеллект (ai) и машинное обучение (ml), особенно глубокое обучение (dl), являются важными технологиями для обнаружения угроз и предоставления рекомендаций кибераналітикам. в данной статье рассматриваются различные методы глубокого обучения, применяемые в системах обнаружения вторжений (ids), и предлагается структура dl для кибербезопасности. abstract: as the number of cyber-attacks is …

2 / 5

imlari ключевые слова: информационная безопасность, искусственный интеллект, машинное обучение, кибератаки, системы безопасности, обнаружение аномалий, кибербезопасность, автоматические системы реагирования keywords: information security, artificial intelligence, machine learning, cyberattacks, security systems, anomaly detection, cybersecurity, automated response systems. kirish: 2023 yilga kelib, ip bilan ulanadigan qurilmalar soni dunyo aholisidan uch baravar ko‘p bo‘lishi va har yili 4.8 zb gacha ip trafigi hosil bo‘lishi kutilmoqda (cisco ma’lumotlariga ko‘ra).bu o‘sish xavfsizlik bo‘yicha jiddiy muammolarni yuzaga keltiradi. shu bois tarmoqqa qilingan hujumlarni aniqlash muhim masalalardan biridir. tarmoq xavfsizligining muhim va faol mexanizmlaridan biri bo‘lgan suqilib kirishni aniqlash texnologiyasi asosiy xavfsizlik yechimiga aylandi. suqilib kirishni aniqlash tizimlari (ids) ning asosiy maqsadi ichki tarmoq xavfsizligiga bo‘lgan g‘ayrioddiy kirishlar yoki hujumlarni aniqlashdan iborat bo‘lib, bu usul aniq yomon niyatli faoliyatlar yoki g‘ayrioddiy holatlar asosida amalga oshiriladi. asossoiy chuquro‘rganish(deeplearning) chuqur o‘rganish (dl) — bu sun’iy asab tarmoqlari (ann) asosidagi algoritmlar to‘plamidir. ushbu hisoblash modellari biologik miya modullariga o‘xshash tarzda yaratilgan.bugungi kunda …

3 / 5

n xususiyatlar to‘plamida o‘rganiladi, bu esa xususiyatlar iyerarxiyasini hosil qiladi. shunga ko‘ra, ichki qatlamlar yanada murakkab xususiyatlarni aniqlay oladi, chunki ular oldingi qatlamlardagi xususiyatlarni yig‘adi va birlashtiradi. arxitekturalar sun’iy asab tarmog‘i (ann) — bu bir-biriga ulangan neyronlar tuzilmasining umumiy atamasidir, ular bir-biriga ma’lumot yuboradi. chuqur o‘rganish tarmoqlari (deep neural networks — dnn) odatiy bitta yashirin qatlamli neyron tarmoqlardan chuqurligi bilan farq qiladi; ya’ni bu tarmoqlarda ma’lumot bir necha bosqichli naqshni aniqlash jarayonida ko‘plab qatlamlar orqali o‘tadi. bitta yashirin qatlamli tarmoq “chuqur” deb hisoblanmaydi.chuqur modeldan foydalanishning asosiy maqsadi — xatolik darajasi eng past bo‘lgan nuqtaga imkon qadar tez yetib borishdir. umuman olganda, dl modellarini uch guruhga bo‘lish mumkin: generativ (yaratuvchi), diskriminativ (ajratuvchi) va gibrid modellarga. diskriminativ modellar ko‘pi ncha nazoratli o‘rganish usullarini taqdim etadi, generativ modellar esa nazoratsiz o‘rganishda ishlatiladi.[3] [2-rasm] gibrid modellar esa ikkala turdagi modellarning afzalliklarini o‘zida mujassamlashtiradi. 1) chuqur konvolyutsiyali asab tarmoqlari (cnn): dnnda qatlamlar to‘liq bog‘langan bo‘ladi …

4 / 5

xizmat qiladi... 5) avtoenkoderlar (ae): avtoenkoderlar bu neyron tarmoqlardir, ular kirish ma’lumotlarini o‘rta oraliq ifoda (kod) orqali qayta tiklashga o‘rgatiladi... 6) generativ adversarial tarmoqlar (gan): ganlar ikkita asosiy komponentdan iborat: generativ va diskriminativ tarmoqlar (ya’ni, yaratuvchi va ajratuvchi). yaratuvchi yangi ma’lumotlarni yaratadi, diskriminator esa haqiqiy va soxta ma’lumotlarni ajratadi... natijalar: bu yerda biz tarmoqni buzish uchun dl freymvorkini taqdim etamiz aniqlash. taklif etilayotgan freymvorkning konseptual modelirasmda ko‘rsatilgan. [3-rasm]. avvalo, yetarli hajmdagi ma’lumotlar to‘planadi.tarmoq infratuzilmasidan. katta summaga ruxsat muammoli va murakkab masalalarni yechish imkonini beradi. xavfsizlik muammolari. ma’lumotlar sifati va miqdori yetarli fundamental. har safar ma’lumotlarni to‘plaganimizda, bizga kerakligini hisobga oling uni umumiy tendensiyalarni o‘rganish uchun to‘plash. keyin, dastlabki ishlov berish bosqichi, to‘plangan ma’lumotlar tozalanishi kerak,birlashtiriladi va tarkibiy formatlarga o‘tkaziladi, bunda ma’lumotlar manbalari bir-biriga akslantiriladi. funksiya muhandisligi bosqichiga havola foydali xususiyatlarni ajratib olish va tanlashga, ular nafaqat prognozlarni aniqlash va boyitish uchun muhim, balki mashinali o‘rganishda ham muhim rol o‘ynaydi. biroq, …

5 / 5

validatsiya va test to‘plami. birinchi to‘plam uchun ishlatiladibashorat qilish aniqligi bilan o‘lchanadigan modelni o‘qitish validatsiya to‘plami. validatsiya to‘plamining aniqligi quyidagilardan biridir o‘qitilayotgan modelni qabul qilish yoki rad etishdagi prinsipial mezonlar.tanlangan model turi va giper bilan qoniqqanimizda parametrlarga ko‘ra, keyingi qadam yangi modelni o‘qitish bo‘lishi kerak eng yaxshi giperparametrlardan foydalangan holda mavjud ma’lumotlarning butun to‘plami topildi. bunga avval saqlangan har qanday ma’lumot kirishi kerak tasdiqlash uchun chetga qo‘ying. oxirgi qadam - dan ortiq davriy baholash yangilangan test to‘plamlari mavjudligini tekshirish uchun juda foydali model nol kunlik hujumlarni aniqlashi va bashorat qilishi mumkin.[5;1] xulosa: kiberxavfsizlik sohasidagi muammolar va chuqur o‘rganish (dl) ilovalarining bugungi kundagi rivojlangan holatidan ilhomlanib, ushbu maqolada biz suqilib kirishni aniqlashda qo‘llanilayotgan dl usullarini ko‘rib chiqdik va tasnifladik. tahlil qilingan modellar natijalari shuni ko‘rsatadiki, kiberxavfsizlikda, xususan suqilib kirishni aniqlash tizimlarida dl texnologiyalarini qo‘llash istiqbolli hisoblanadi. shunga qaramay, jiddiy yutuqlarga erishilgan bo‘lsa ham, hali ham ko‘plab ochiq masalalar bo‘yicha kelajakda tadqiqot …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 5 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "axborot xavfsizligi va sun'iy intellekt"

toshken davlat iqtisodiyot universiteti maxmodov shohrux kenjaboy o’g’li email:scopjaaan@mail.com axborot xavsizligida suniy intellekt va mashinali organish algaritmlarini qollanilishi annotatsiya: axborot xavfsizligi — bu hozirgi zamonning eng muhimmasalalaridan biri bo'lib, sun'iy intellekt (si) va mashinani o'rganish (mo) texnologiyalarining rivojlanishi bu sohadagi xavfsizlikni yangi darajaga ko'tardi. ushbumaqolada, axborot xavfsizligini ta'minlashda sun'iy intellekt va mashinani o'rganishningahamiyati va ularning qo'llanilishi ko'rib chiqiladi. si va mo algoritmlari yordamidakiberxavfsizlik tizimlari mustahkamlanadi, kiberhujumlar aniqlanadi va oldini olishtizimlari optimallashtiriladi. sun'iy intellektning potentsiali, masalan, anomal faoliyatnianiqlash, tahdidni prognoz qilish va a...

Этот файл содержит 5 стр. в формате DOCX (855,1 КБ). Чтобы скачать "axborot xavfsizligi va sun'iy intellekt", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: axborot xavfsizligi va sun'iy i… DOCX 5 стр. Бесплатная загрузка Telegram