INTERNET NARSALAR TIZIMIGA KIBERHUJUMLARNI ANIQLASH VA BARTARAF ETISH MODELLARI HAMDA ALGORITMLARINI ISHLAB CHIQISH

Mazkur tadqiqot Internet narsalar (IoT) tizimlariga qaratilgan
kiberhujumlarni aniqlash hamda bartaraf etish uchun yangi algoritm va
modellarni ishlab chiqishga bag‘ishlangan. IoT qurilmalarining keng tarqalishi
axborot xavfsizligiga jiddiy tahdid solmoqda, chunki ularning ko‘pchiligi resurs
jihatdan cheklangan va zamonaviy xavfsizlik mexanizmlariga ega emas. Shu
sababli maqolada IoT tizimlarida yuzaga keladigan asosiy xavf-xatarlar, hujum
turlari (masalan, DoS, spoofing, sniffing) va ularni aniqlashda qo‘llanadigan
usullar (aniqlovchi modellar, mashinaviy o‘rganish algoritmlari) yoritilgan.
Xususan, an’anaviy statistik yondashuvlar bilan bir qatorda, sun’iy intellekt va
chuqur o‘rganishga asoslangan algoritmlarning afzalliklari ko‘rsatib berilgan.
Maqolada anomaliyalarni aniqlash, tarmoq trafigi tahlili va xavfni aniq vaqtda
identifikatsiyalash uchun gibrid yondashuv taklif etilgan. Tadqiqot doirasida
IoT qurilmalaridan 12 oy davomida yig‘ilgan 100 GB hajmdagi ma’lumotlar
to‘plamidan foydalanildi. Taklif etilgan gibrid model sodda mashinali o‘rganish
usullariga nisbatan 94,7 % aniqlik ko‘rsatkichi bilan 27 % yaxshilanishni ko‘rsatdi.
Bundan tashqari, ushbu model false-positiv ko‘rsatkichlarni 35 %gacha kamaytirdi
va real vaqt rejimida ishlov berish tezligini 2,3 barobar oshirdi. Tadqiqot natijalari
IoT xavfsizligi sohasida muhim yutuq hisoblanadi va sanoat muhitida amaliy
qo‘llash uchun yangi usullar taklif etadi.